Legume Seed Protein Digestibility as Influenced by Traditional and Emerging Physical Processing Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The increased consumption of legume seeds as a strategy for enhancing food security, reducing malnutrition, and improving health outcomes on a global scale remains an ongoing subject of profound research interest. Legume seed proteins are rich in their dietary protein contents. However, coexisting with these proteins in the seed matrix are other components that inhibit protein digestibility. Thus, improving access to legume proteins often depends on the neutralisation of these inhibitors, which are collectively described as antinutrients or antinutritional factors. The determination of protein quality, which typically involves evaluating protein digestibility and essential amino acid content, is assessed using various methods, such as in vitro simulated gastrointestinal digestibility, protein digestibility-corrected amino acid score (IV-PDCAAS), and digestible indispensable amino acid score (DIAAS). Since most edible legumes are mainly available in their processed forms, an interrogation of these processing methods, which could be traditional (e.g., cooking, milling, extrusion, germination, and fermentation) or based on emerging technologies (e.g., high-pressure processing (HPP), ultrasound, irradiation, pulsed electric field (PEF), and microwave), is not only critical but also necessary given the capacity of processing methods to influence protein digestibility. Therefore, this timely and important review discusses how each of these processing methods affects legume seed digestibility, examines the potential for improvements, highlights the challenges posed by antinutritional factors, and suggests areas of focus for future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».