Cold atmospheric plasma‐induced protein modification: Novel nonthermal processing technology to improve protein quality, functionality, and allergenicity reduction
Notice bibliographique
Résumé
With the constant increase in protein demand globally, it is expedient to develop a strategy to effectively utilize protein, particularly those extracted from plant origin, which has been associated with low digestibility, poor techno-functional properties, and inherent allergenicity. Several thermal modification approaches have been developed to overcome these limitations and showed excellent results. Nevertheless, the excessive unfolding of the protein, aggregation of unfolded proteins, and irregular protein crosslinking have limited its application. Additionally, the increased consumer demand for natural products with no chemical additives has created a bottleneck for chemical-induced protein modification. Therefore, researchers are now directed toward other nonthermal technologies, including high-voltage cold plasma, ultrasound, high-pressure protein, etc., for protein modification. The techno-functional properties, allergenicity, and protein digestibility are greatly influenced by the applied treatment and its process parameters. Nevertheless, the application of these technologies, particularly high-voltage cold plasma, is still in its primary stage. Furthermore, the protein modification mechanism induced by high-voltage cold plasma has not been fully explained. Thus, this review meets the necessity to assemble the recent information on the process parameters and conditions for modifying proteins by high-voltage cold plasma and its impact on protein techno-functional properties, digestibility, and allergenicity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».