Hemp (Cannabis sativa L.) protein: Impact of extraction method and cultivar on structure, function, and nutritional quality
Notice bibliographique
Résumé
L.) is increasingly gaining traction as a novel and sustainable source of plant protein. Accordingly, the aim of this study was to investigate the effectiveness of two protein extraction methods, alkaline extraction coupled with isoelectric precipitation (AE-IEP) and salt extraction coupled with ultrafiltration (SE-UF) in producing hemp protein isolates (pH-HPI and salt-HPI) with high purity and yield. Structural characterization as impacted by extraction method and cultivar was performed and related to functional performance and nutritional quality. Both extraction methods, with carefully selected parameters, resulted in HPI with high purity (86.6-88.1% protein) and protein extraction yields (81.6-87.3%). All HPI samples had poor solubility (∼9-20%) at neutral pH compared to commercial soy protein and pea protein isolates (cSPI, cPPI). A relatively high surface hydrophobicity and low surface charge contributed to such poor solubility of HPI. However, HPI demonstrated similar solubility at acidic pH (50-67%) and comparable gel strength (up to 24 N) to cSPI. Comparing experimental amino acid composition to the theoretical amino acid distribution in hemp protein provided insights to the functional performance of the protein isolates. While pH-HPI demonstrated better functionality than salt-HPI, minimal structural, functional, and nutritional differences were noted among the pH-HPI samples extracted from four different cultivars. Overall, results from this work could be used to guide future attempts to further develop successful protein extraction processes, and to provide valuable insights to propel breeding efforts that target enhanced hemp protein characteristics for food applications.
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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 ».