Plant leaf proteins for food applications: Opportunities and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based proteins are gaining a lot of attention for their health benefits and are considered as an alternative to animal proteins for developing sustainable food systems. Against the backdrop, ensuring a healthy diet supplemented with good quality protein will be a massive responsibility of governments across the globe. Increasing the yield of food crops has its limitations, including low acceptance of genetically modified crops, land availability for cultivation, and the need for large quantities of agrochemicals. It necessitates the sensible use of existing resources and farm output to derive the proteins. On average, the protein content of plant leaves is similar to that of milk, which can be efficiently tapped for food applications across the globe. There has been limited research on utilizing plant leaf proteins for food product development over the years, which has not been fruitful. However, the current global food production scenario has pushed some leading economies to reconsider the scope of plant leaf proteins with dedicated efforts. It is evident from installing pilot-scale demonstration plants for protein extraction from agro-food residues to cater to the protein demand with product formulation. The present study thoroughly reviews the opportunities and challenges linked to the production of plant leaf proteins, including its nutritional aspects, extraction and purification strategies, anti-nutritional factors, functional and sensory properties in food product development, and finally, its impact on the environment. Practical Application: Plant leaf proteins are one of the sustainable and alternative source of proteins. It can be produced in most of the agroclimatic conditions without requiring much agricultural inputs. It's functional properties are unique and finds application in novel food product formulations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».