Canola Seed Protein: Pretreatment, Extraction, Structure, Physicochemical and Functional Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of the global population has led to an unprecedented demand for dietary protein. Canola seeds, being a widely utilized oil resource, generate substantial meal by-products following oil extraction. Fortunately, canola meals are rich in protein. In this present review, foremost attention is directed towards summarizing the characteristics of canola seed and canola seed protein. Afterwards, points of discussion related to pretreatment include an introduction to pulsed electric field treatment (PEF), microwave treatment (MC), and ultrasound treatment (UL). Then, the extraction method is illustrated, including alkaline extraction, isoelectric precipitation, acid precipitation, micellization (salt extraction), and dry fractionation and tribo-electrostatic separation. Finally, the structural complexity, physicochemical properties, and functional capabilities of rapeseed seeds, as well as the profound impact of various applications of rapeseed proteins, are elaborated. Through a narrative review of recent research findings, this paper aims to enhance a comprehensive understanding of the potential of canola seed protein as a valuable nutritional supplement, highlighting the pivotal role played by various extraction methods. Additionally, it sheds light on the broad spectrum of applications where canola protein demonstrates its versatility and indispensability as a resource.
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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 | 0,000 | 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 ».