Effect of canola meal fermentation and protein extraction method on the functional properties of resulting protein products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study investigated the effect of solid‐state fermentation (SSF) of cold‐pressed (CP) and hexane‐extracted (HE) canola meals with Aspergillus niger NRRL 334 and Aspergillus oryzae NRRL 5590 on the functionalities of protein products extracted from them. After SSF, proteins were recovered using alkaline extraction‐isoelectric precipitation (AE‐IP) or salt extraction‐dialysis (SE). SSF of the two meal types reduced the protein content of the extracts produced by AE‐IP. There were varied effects to solubility, foaming, and emulsifying properties as a result of SSF under the combined influence of functionality pH, strain, meal type, and protein extraction method. The protein isolate produced from CP meal using SE had increased solubility at pH 7 (from 51.8% to 90.7%) when the meal was fermented with A. oryzae. Both strains resulted in an over twofold increase in the emulsifying activity index (at pH 7) of AE‐IP products from CP meal. For both protein extraction methods, the protein products from A. niger fermented HE meal had better foaming capacity (FC) at pH 7 than the controls (non‐fermented), but reduced FC at pH 3. Overall, regardless of meal fermentation, the SE products were richer in protein and had higher oil holding capacity (OHC), whereas the water holding capacity (WHC) was higher for AE‐IP isolates. SSF of the meals generally improved the O/WHC of the extracted proteins. The findings suggest that canola protein functionality could be effectively modulated by SSF with different microbial strains under various processing conditions to enhance their applicability in the food industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».