Physicochemical, anti‐nutritional, and functional properties of air‐classified protein concentrates from commercially grown Canadian yellow pea (<i>Pisum sativum</i>) varieties with variable protein levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Air classification is a physical process based on particle size and density used to separate pulse flours into protein and starch concentrates. Little information is available on how variety and crude protein content affect physicochemical and functional properties of the air‐classified yellow pea proteins. The objective of this work was to investigate the effect of flour protein content on particle size (PS), yield, protein separation efficiency (PSE), composition, anti‐nutritional factors, and functionality of the air‐classified protein concentrates derived from commercially grown yellow pea varieties. Findings Pea protein concentrates obtained from high‐protein flours had lower PS, PSE, starch, insoluble and total dietary fiber (IDF and TDF), sucrose, raffinose, and stachyose, but higher protein, foaming capacity (FC), and foaming stability (FS) at 30–120 min than that from low‐protein flours. Crude protein of the pea flours had no significant effect on yield, ash, soluble dietary fiber (SDF), phytic acid (PA), trypsin inhibitor activity (TIA), water‐holding capacity (WHC), oil absorption capacity (OAC), and oil emulsion capacity (OEC) of the corresponding protein concentrates. Among pea varieties, PS, yield, starch, IDF, TIA, sucrose, oligosaccharides, and FS at 30 min of the protein concentrates varied significantly but their PSE, protein, ash, SDF, PA, WHC, OAC, OEC FC, and FS at 10, 60–120 min remained similar. Conclusions Air classification is better suited to using high‐protein pea flour due to low oligosaccharides, high‐protein concentration, and foaming properties of resulting protein fractions compared to concentrates derived from low‐protein peas. However, lower PSE could be a concern due to presence of more small starch particles in the high‐protein pea samples. Significance and novelty This study showed the relationships between flour protein content and characteristics of the air‐classified protein concentrates from yellow peas and identified areas for improvement.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».