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Enregistrement W3181405575 · doi:10.3390/molecules26134104

A Rapid Gas-Chromatography/Mass-Spectrometry Technique for Determining Odour Activity Values of Volatile Compounds in Plant Proteins: Soy, and Allergen-Free Pea and Brown Rice Protein

2021· article· en· W3181405575 sur OpenAlexafffund
Anika Singh, Yuan Shi, Perrine Magreault, David D. Kitts, Maciej Jarzębski, Przemysław Siejak, Anubhav Pratap‐Singh

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMass spectrometryChromatographyChemistryAllergenGas chromatography–mass spectrometryGas chromatographyRice plantEnvironmental chemistryBiologyAgronomyAllergy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-based protein sources have a characteristic aroma that limits their usage in various meat-alternative formulations. Despite being the most popular plant-based protein, the allergenicity of soy protein severely restricts the potential adoption of soy protein as an animal substitute. Thereby, allergen-free plant-protein sources need to be characterized. Herein, we demonstrate a rapid solid-phase-microextraction gas-chromatography/mass-spectrometry (SPME-GC/MS) technique for comparing the volatile aroma profile concentration of two different allergen-free plant-protein sources (brown rice and pea) and comparing them with soy protein. The extraction procedure consisted of making a 1:7 w/v aqueous plant protein slurry, and then absorbing the volatile compounds on an SPME fibre under agitation for 10 min at 40 °C, which was subsequently injected onto a GC column coupled to an MS system. Observed volatile concentrations were used in conjunction with odour threshold values to generate a Total Volatile Aroma Score for each protein sample. A total of 76 volatile compounds were identified. Aldehydes and furans were determined to be the most dominant volatiles present in the plant proteins. Both brown rice protein and pea protein contained 64% aldehydes and 18% furans, with minor contents of alcohols, ketones and other compounds. On the other hand, soy protein consisted of fewer aldehydes (46%), but a more significant proportion of furans (42%). However, in terms of total concentration, brown rice protein contained the highest intensity and number of volatile compounds. Based on the calculated odour activity values of the detected compounds, our study concludes that pea proteins could be used as a suitable alternative to soy proteins in applications for allergen-free vegan protein products without interfering with the taste or flavour of the product.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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