Comparison of dry (air classification) and wet fractionated pea protein on protein molecular structure and gelling properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dry fractionation is an environmentally friendly and cost‐effective method to separate protein fractions. While most research has focused on the structure and functional properties of pea protein isolates (PPI), the information on dry fractionated pea protein (DFPP) is limited. This study compared DFPP (protein content (PC): 50.7%, insoluble fiber: 17%), to PPI (PC: 80.1%, insoluble fiber: 8.33%), in terms of the protein structure, solubility, and heat‐induced gelation. SDS‐Page, size‐exclusive chromatographic, and Fourier‐transform infrared spectrophotometer analysis indicated that DFPP contained the major protein components in pea, and their native structures were well maintained. Whereas for PPI, some proteins were lost during wet extraction, and partial protein unfolding and aggregation were observed. At neutral pH, DFPP showed significantly higher solubility (44.64 ± 0.55%) than PPI (12.09 ± 1.42%). Interestingly, DFPP showed good gelling capacity as reflected by lower gelling concentration and higher gel mechanical strength and elasticity compared to those made from PPI. The DFPP gels were twice higher in mechanical strength (7.71 ± 0.21 kPa) than that prepared from PPI at pH 7. Strong gels were also obtained for DFPP at pH 5. The gel morphology revealed phase separation between protein and polysaccharides by heating, with stick‐shaped fiber (10–25 μm) dispersed in the continuous protein networks. Eventually, the polysaccharides including fiber and starch helped strengthen the gel network by acting as fillers. This knowledge will help to expand the applications of DFPP as a gelling ingredient in food formulations, but also allow industry to benefit from the dietary fiber co‐exist in the protein to develop healthier food products using a holistic approach.
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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 | 0,001 | 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 ».