Physicochemical and functional properties of fermented pea and navy bean protein isolates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives There has been a significant increase in the use of fermentation for protein modification by the food industry. This research aimed to investigate the use of solid‐state fermentation (SSF) by Aspergillus oryzae NRRL 5590 on pea and navy bean protein isolates (PPI and NBPI, respectively) to enhance their physicochemical and functional properties. Findings The impact of fermentation was more profound on PPI than NBPI with a higher degree of hydrolysis achieved for the former (9.3% vs. 4.4%). Fermented PPI had significantly increased protein content, surface charge and hydrophobicity, solubility, and foaming properties, but decreased emulsion stability. For NBPI, modifications were only observed for surface hydrophobicity and water hydration capacity (WHC), which both increased after fermentation. Overall, navy bean proteins were less susceptible to protein hydrolysis than pea proteins upon fermentation, possibly due to the phaseolin protein in navy bean. Conclusions In summary, fermentation may be used to enhance the solubility and foaming properties of PPI and WHC of NBPI for their use as ingredients in applications where such higher functionalities are favorable. Significance and Novelty The results provide insights into pulse protein modification by bioprocessing, specifically fermentation, and opportunities for potential value‐added applications for pea and navy bean proteins.
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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 ».