Improving the techno‐functionality of air‐classified pea flour fine fraction by enzymatic proteolysis, followed by Maillard‐induced conjugation with available carbohydrates in the flour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Air‐classified pea protein‐enriched flour (PPEF) was hydrolyzed with trypsin and papain and heat conjugated with the carbohydrate fraction of the flour via the Maillard reaction to form protein–carbohydrate conjugates. The surface and functional properties of the conjugates were assessed thereafter. Findings The surface charge of the conjugates (trypsin and papain conjugates) (−27.5 to −32.2 mV and −33.1 to −37.5 mV) was higher than that of PPEF (−24.2 ± 0.5 mV and −27.3 ± 1.1 mV) at pH 7 and 10. Low degrees of trypsin hydrolysis, followed by conjugation resulted in enhanced foam capacity (109.2% ± 2.0%), and heated trypsin controls had the highest foam stability (76.9%) at pH 4. The emulsion activity index of the hydrolyzed protein–carbohydrate conjugates (hydrolyzed proteins conjugated with starch) was higher at pH 4 (15.9–22.2 min) as compared to pH 7 (16.5–21.3 min). Trypsin conjugates showed the highest emulsion stability (ES) at pH 4 (96.4%–98%), whereas the ES at pH 7 and 10 was almost comparable. Both oil‐holding (OHC: 1.9–3.9 g/g) and water‐holding capacities (WHC: 1.7–2.4 g/g) were significantly improved. Conclusions Maillard conjugated proteins have enhanced functional properties at pH 4, 7, and 10 as compared to PPEF. Most of the conjugates show high functionality at pH 4. It was also observed that only heating the low‐cost, raw materials produced conjugates with enhanced functional properties. Significance and Novelty Enhanced functional properties at acidic pH are indicative of their use in beverage emulsions like fruit juices and processed drinks. High WHC and OHC show their potential use in the food industry as an alternative to animal proteins.
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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 | 0,001 |
| 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 ».