In vitro protein digestibility and physico‐chemical properties of lactic acid bacteria fermented beverages enriched with plant proteins
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop probiotic beverages, enriched with plant proteins, with high nutritional value. A rice-based beverage fermented with a specific probiotic formulation comprised Lactobacillus acidophilus CL1285, Lactobacillus casei LBC80R and Lactobacillus rhamnosus CLR2 has been enriched with a combination of pea and rice proteins (PR) or pea and hemp proteins (PH) at 13 and 11% total protein, respectively. These protein associations have been selected because their amino acid ratio was >1, as recommended by the FAO. The beverage enriched with protein significantly increased its viscosity by more than 10 times thanks to the enrichment, while the fermentation reduced it by 50% for PR and 20% for PH. In vitro protein digestibility results showed that the protein enrichment and the fermentation treatment significantly increased digestibility values of the beverages with value of 72.7% for fermented PR beverage and 61.4% for unenriched fermented control beverage (p ≤ 0.05). Peptide profiles of PR and PH enriched beverages indicated that the fermentation led to a reduced level of high molecular weight (HMW) peptides of about 60% and an increase of low molecular weight (LMW) peptides by over 50%. Therefore, both the fermentation and the enrichment in protein increased the nutritional value of the rice-based beverages. PRACTICAL APPLICATION: Good quality of probiotics formulation and high-protein products are in increasing demand and plant proteins as an alternative of animal protein are popular. This study has permit to develop rice-based commercial probiotic beverages enriched in a combination of pea and rice or pea and hemp proteins in order to obtain a complete protein in terms of amino acids composition. The lactic acid fermentation and the enrichment with a plant protein combination led to a better protein digestibility of beverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».