Vibrational and fluorescence spectroscopy to study gluten and zein interactions in complex dough systems
Notice bibliographique
Résumé
The volume-spanning network formed by gluten during breadmaking is crucial in the production of high-quality bakery products. Zein proteins are also capable of forming a protein network under specific conditions. Vibrational (Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and Raman scattering) and fluorescence spectroscopy are powerful, non-invasive techniques capable of assessing protein structures and interactions. The main objective of this project was to explore the suitability of these techniques to study zein and gluten structures and interactions in complex dough systems. The dough samples were prepared by mixing 20 w/w% of protein (with different proportions of zein and gluten) and 80 w/w% of corn starch. The tyrosine (Tyr) fluorescence emission peak (λexc = 280 nm) was still present even in those zein-gluten samples containing the highest gluten concentration and lowest zein concentration. This suggests that the Tyr moieties (stemming from zein) are not in close proximity to tryptophan (Trp) of gluten and their fluorescence is not quenched efficiently. Raman scattering results also showed the presence of different Tyr residues, exposed and buried, as well as different conformations of disulfide bridges, in zein and gluten samples. Based on the results from spectroscopic measurements and scanning electron microscopy (SEM), two distinct network structures composed of gluten and zein were identified in the mixed dough systems. The present work illustrates how complementary vibrational (Raman scattering and FTIR) and fluorescence spectroscopy methods can be combined to non-invasively assess protein structure and interactions in a complex food matrix.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».