Effect of solid‐state fermentation on the protein quality and volatile profile of pea and navy bean protein isolates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Fermentation has been increasingly used as a “clean” processing technique to modify proteins. The goal of this research was to assess the use of solid‐state fermentation (SSF) by Aspergillus oryzae on pea (pea protein isolate [PPI]) and navy bean protein isolates (NBPI) for different time periods (0–48 or 0−72 h, respectively) and its impact on their nutrition and volatile profile. Findings The SSF process resulted in higher total phenolic content and lower protein digestibility, and consequently, the protein quality was reduced for both pulses. The quantity of the volatile compounds initially present in the samples did not change substantially after SSF; however, many new compounds were identified in fermented PPI, which have been reported to have pleasant sensory properties. Conclusions The protein quality of PPI or NBPI was not improved by A. oryzae SSF; however, the results suggest the potential for using SSF to positively modify the volatile profile of PPI. Significance and Novelty The findings of this research strengthened our knowledge base of fermented pulse ingredients with the use of protein isolates and navy beans, narrowing the somewhat limited gap for fermentation application to high protein substrates.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».