Physico‐chemical, structural, and functional properties of protein concentrate from selected pulses: A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The selected pulses viz., chickpea, faba bean, red lentil, and red gram were used for the extraction of protein concentrates using alkaline extraction followed by the isoelectric precipitation. The effect of processing on moisture, protein, lipid, ash, and carbohydrate content of pulse flours and respective protein concentrates (PC) ranged between 5.05% and 13.40%; 17.10% and 84.80%; 1.09% and 5.30%; 2.24% and 3.27%; 3.37 and 60.90%, respectively. The amino acid profile of the pulse protein concentrates (PPC) was on par with that of soybean PC and meets the amino acid requirements of children and adults as per the FAO (Food and Agriculture Organization) specifications. The PC had a smaller particle size (126.70–192.70 nm) than pulse flours (251.90–301.90 nm). Water holding capacity (WHC) and oil holding capacity (OHC) of PC were higher than pulse flours. The solubility of protein concentrates was high at acidic and alkaline pH and low at pH 4.5 (isoelectric pH). The significant reduction in anti‐nutritional factors and better protein digestibility resulted from processing of pulse flours. The processing of pulses into PC will serve as a potential functional food ingredient in various food formulations. Novelty impact statement Pulses are processed for the extraction of their fractions and utilized for better food product development. In this research, pulse protein concentrate was extracted from easily available pulses for better utilization and the properties were studied for the development of PPC‐incorporated food products similar to soy protein. In the future, all pulse proteins can be used as alternative proteins for soybean to meet our nutritional requirements in a cheaper manner.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».