Decoding the Duality of Antinutrients: Assessing the Impact of Protein Extraction Methods on Plant-Based Protein Sources
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to provide an updated overview of the effects of protein extraction/recovery on antinutritional factors (ANFs) in plant protein ingredients, such as protein-rich fractions, protein concentrates, and isolates. ANFs mainly include lectins, trypsin inhibitors, phytic acid, phenolic compounds, oxalates, saponins, tannins, and cyanogenic glycosides. The current technologies used to recover proteins (e.g., wet extraction, dry fractionation) and novel technologies (e.g., membrane processing) are included in this review. The mechanisms involved during protein extraction/recovery that may enhance or decrease the ANF content in plant protein ingredients are discussed. However, studies on the effects of protein extraction/recovery on specific ANFs are still scarce, especially for novel technologies such as ultrasound- and microwave-assisted extraction and membrane processing. Although the negative effects of ANFs on protein digestibility and the overall absorption of plant proteins and other nutrients are a health concern, it is also important to highlight the potential positive effects of ANFs. This is particularly relevant given the rise of novel protein ingredients in the market and the potential presence or absence of these factors and their effects on consumers' health.
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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 | 0,000 | 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 découle