Wheat gluten: A functional protein still challenging to replace in gluten‐free cereal‐based foods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Wheat gluten in cereal‐based products has unique functionality derived from its viscoelastic properties. Nevertheless, many food applications require its replacement to obtain gluten‐free foods but keeping similar quality characteristics. This review analyzes the distinctive characteristics of wheat gluten, and the technological strategies implemented to mimic its behavior within the gluten‐free systems. Findings The viscoelastic behavior of wheat gluten is due to the interplay of glutenins and gliadins after being hydrated and subjected to mechanical stress. Disulfide bonds and noncovalent interactions are key in holding its structure and explaining its solubility and hydrophobicity. Gluten‐free flours and starches have represented the first adopted strategies for gluten replacement, but results have not been completely satisfactory. To tackle this issue, non‐wheat protein addition, physical treatments, hydrocolloids, enzymes, and emulsifiers have allowed recreation of a pseudo gluten network of the cereal‐based foods. Conclusions Despite technological sensorial achievements, a gap still exists when gluten‐free products are compared with their wheat‐based counterparts. A better comprehension about the combined actions of different processing aids and technologies could offer future answers. Significance and Novelty The review points out the main characteristics of the wheat gluten uniqueness, shedding light on its replacement strategies to guide 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».