Hemp (Cannabis sativa L.) protein concentrates from wet and dry industrial fractionation: Molecular properties, nutritional composition, and anisotropic structuring
Notice bibliographique
Résumé
Hemp seeds stand as a rich source of globulins and albumins with all the essential amino acids and a balanced amino acid profile. Nevertheless, the potential of dry- and wet-extracted hemp protein concentrates to create plant-based, fibrous High Moisture Meat Analogues (HMMAs) remains unknown. In this study, five distinct hemp seed protein concentrates (55.9–76.4% protein, d.b.) produced at industrial scale using dry or wet fractionation were investigated and compared for their functionality and protein molecular properties. Furthermore, non-proteinaceous components were also analysed to elaborate on the underlying mechanisms for the structuring behaviour of hemp protein concentrates during wet extrusion. Although dry fractionation resulted in lower protein concentration, hemp proteins retained their native oligomeric state and their albumin fraction, thus showing higher surface hydrophobicity and solubility, and lower gelation concentration than wet-extracted counterparts. Furthermore, hemp samples were richer in bound polyphenols (>1800 mg/100 g), presumably phenolic acids, than the control pea sample (1363 mg/100 g), which resulted in dark colours in wet-extracted samples. Selected HMMA prototypes were developed and investigated for anisotropy, viscoelasticity, and proton NMR relaxometry. Visual and instrumental anisotropy dramatically increased with the use of hemp protein concentrates, from 0.69% using pea, to 0.98% and 1.41% using dry- and wet-fractionated fractionated hemp, respectively. Nonetheless, dry-fractionated hemp HMMA showed the highest proportion of free water in the system (T23 proton relaxation time), and an intermediate viscoelasticity between pea and wet-fractionated hemp HMMAs. Interestingly, SDS-PAGE revealed a significant contribution of disulphide bonds on hemp protein aggregation during processing.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».