Lentil protein concentrate + pectin gels dried with SC-CO2: Influence of protein-polysaccharide interactions on the characteristics of aerogels
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the interactions of lentil protein concentrate (LPC) and pectin hydrogels and their influence on the physico-chemical characteristics of aerogels. First, emulsion gels were formed using high-intensity ultrasound (HIUS) and the impact of HIUS nominal power, and concentrations of LPC and pectin on the gelation were evaluated. Then, the emulsion gels were dried using supercritical CO 2 (SC-CO 2 ) and the density, surface area, crystallinity index, microstructure and oil and water absorption capacities of the aerogels formed were evaluated. Overall, there was no significant effect of HIUS power on the viscoelastic behavior of the emulsion gels. The emulsion gels exhibited shear-thinning behavior and had thermo-reversible property. The FT-IR spectra of the aerogels showed predominant β-sheets, responsible for the non-covalent bond formation. The aerogels had semi-crystalline structure, densities of 0.0009–0.003 g/mm 3 and surface area of 2.4–7.6 m 2 /g. The LPC-pectin interactions can be explored to form tailor-made aerogels for bioactive delivery.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».