Physical Pretreatment on Common Bean Starch at Acid Hydrolyzed Nanocrystals Structure and Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Starch nanocrystals (SNC) are insoluble platelets with crystalline structures produced by acid hydrolysis. Pretreatments, including heat–moisture treatment (HMT), annealing (ANN), and sonication (SNT) can be used to improve SNC properties. They investigate the impact of these pretreatments on SNC structure and properties, including hydrolysis kinetics and yield, molecular structure, infrared spectroscopy, crystallinity (Xc), and thermal stability. Hydrolysis of native and pretreated starches followed a two‐phase first‐order model with an initial rapid stage and a slower second stage based on the k ‐values. SNC yield is improved by at least 180% than previously reported. HMT SNC yield is 42.3% while native SNC is 35.2%. Structural analysis reveals that SNC displayed an A‐type structure with increased X c . However, prolonged acid hydrolysis (7 days) reduces X c by breaking long molecular chains into shorter glucose ones, reducing SNC yield. Melting temperatures (Tp) of pretreated SNC increase after 5 days of hydrolysis. Pretreated carioca bean starch shows advantages for SNC production after 5 days of hydrolysis, reaching good yield and X c . HMT and SNT prove effective in improving hydrolysis yield and thermal stability, while ANN slightly accelerates SNC production. Their findings provide valuable insights into optimizing pretreatments for enhancing SNC properties and expanding their applications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».