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Enregistrement W4292183262 · doi:10.1002/cche.10594

Understanding structure, functionality, and digestibility of faba bean starch for potential industrial uses

2022· article· en· W4292183262 sur OpenAlexafffund
Dongxing Li, Tommy Z. Yuan, Jiayi Li, Janitha P.D. Wanasundara, Mehmet Tülbek, Yongfeng Ai

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésVicia fabaStarchChemistryTanninCultivarFood scienceAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives There is growing interest in fractionating faba bean to produce various food ingredients; however, the technological attributes of the leading co‐product, faba bean starch, are poorly understood. This study examined the structures, functional properties, and in vitro digestibility of starches isolated from five varieties of faba bean cultivated in two different years in comparison with commercial starches. Findings Some distinctive features were identified in the faba bean starches: no breakdown viscosity during pasting, remarkably stronger gelling ability, and greater enzymatic resistance in a raw state. The two growing years did not significantly influence the structures, physicochemical properties, and digestibility of the faba bean starches, except for the pasting profiles of certain cultivars. Conclusions Despite the obvious differences in the sizes, tannin levels, and vicine and convicine levels of their seeds, the faba bean starches generally exhibited technological characteristics similar to those of the pea starch, while being significantly different from those of the maize starch. Significance and Novelty This study presented the unique properties of faba bean starches from five representative cultivars grown in different years, which will be meaningful for industrial utilization of faba bean starch with value addition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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