Snapshot of proteomic changes in Aspergillus oryzae during various stages of fermentative processing of pea protein isolate
Notice bibliographique
Résumé
Pea (Pisum sativum) is one of the most abundant and sustainable alternate source of protein. Although pea proteins have good quantities of most of the essential amino acids, they have a limited supply of tryptophan, methionine and cysteine. Moreover, pea proteins have poor techno-functional properties compared to proteins from animal sources, limiting their use in certain food applications. Bioprocessing techniques like solid-state fermentation (SSF) and enzymatic processing have been explored to improve the nutrient profile and functionality of pea proteins. However, there is a lack of information about proteomic changes in the food matrix during fermentation of the pea substrate. In this research, samples during SSF of pea protein isolate with Aspergillus oryzae were used for shotgun mass spectrometry (LC-MS/MS) analysis to identify the underlying functional pathways which play direct or indirect roles in enabling the colonization of the substrate leading to potential improvement of functional and nutritional value of pea protein. Results revealed the identity of A. oryzae proteins involved in different metabolic pathways that differed during various stages of SSF. Among them, methionine synthase was identified as an abundant protein, which catalyzes methionine biosynthesis. This might suggest how fermentation processes could be used to improve the presence of sulfur containing amino acids to rebalance the essential amino acid profile and improve the nutritional quality of pea proteins.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».