Advancing Faba Bean Protein Purification Using Membrane Technology: Current State and Future Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Plant-based proteins are gaining popularity because of their appeal to vegetarians and vegans, alignment with scientific and regulatory recommendations, and the environmental impact associated with livestock production. Several techniques are employed for the separation, isolation, and purification of plant-based proteins including membrane-based separation, diafiltration, centrifugation, chromatography, electrophoresis, micellar precipitation, and isoelectric precipitation. Despite decades of application, these techniques still have some limitations such as scale-up challenges, high solvent consumption, chemical/biological disposal, and the possibility of protein loss during precipitation or elution. Membrane separation processes are the most effective purification/concentration technology in the production of plant-based protein isolates and concentrates due to their selective separation, simple operational conditions, and easy automation. Membrane separation processes yielded products with higher protein content compared to isoelectric precipitation, and all concentrates presented good functional properties with expected variability among different legumes. This review critically focuses on the membrane technology advances and challenges for the purification of plant-based protein isolates. This study also highlights the plant-based diet trend, the market, composition, and the protein isolate of the faba bean, in addition to the emerging technologies for the elimination of antinutritional compounds.
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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 | 0,001 |
| 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 découle