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Enregistrement W3184802677 · doi:10.3390/pr9071244

Changes in Hydrophobic Interactions among Gluten Proteins during Dough Formation

2021· article· en· W3184802677 sur OpenAlexaff
Sonoo Iwaki, Katsuyuki Hayakawa, Bin Xiao Fu, C. Kiribuchi Otobe

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGluteninChemistryGlutenGliadinHydrophobic effectProtein aggregationMonomerChromatographyFluorescenceFood scienceBiochemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, changes in hydrophobic interactions among gluten proteins were analyzed during dough mixing. Size-exclusion high-performance chromatography and two-dimensional fluorescence difference gel electrophoresis were performed on proteins extracted with 1-propanol by weakening the hydrophobic interaction. The amount of proteins extracted with 30% 1-propanol increased from the start of mixing to peak consistency, suggesting that the hydrophobic interactions among the strongly aggregated proteins weakened and resulted in disaggregation. The amount of proteins extracted with 10% 1-propanol decreased during hydration, indicating that these proteins aggregated through relatively weak hydrophobic interactions. The proteins that extractability decreased were mainly low molecular weight glutenin, α-gliadin, and γ-gliadin. The amount of monomeric proteins extracted with 30% 1-propanol decreased after peak consistency. The decreased protein was mainly ω-gliadin, indicating that ω-gliadin aggregated with other proteins through hydrophobic interactions. A front-face fluorescence analysis was performed on the dough with the addition of 8-anilino-1-naphthalenesulfonic acid or thioflavin T. The fluorescence intensity increased as a result of exposure to the hydrophobic groups of the gluten proteins and the formation of protein aggregates during dough mixing. These results indicate the importance of hydrophobic interactions in dough formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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