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Enregistrement W4399814046 · doi:10.1016/j.fbio.2024.104580

Effect of solid-state fermentation on the functionality, digestibility, and volatile profiles of pulse protein isolates

2024· article· en· W4399814046 sur OpenAlexafffund
Andrea K. Stone, Dai Shi, Enyu Liu, Zahra Jafarian, Caishuang Xu, Aarti Bhagwat, Yuping Lu, Leonid Akhov, Jessica Gerein, Xiumei Han, L. Irina Zaharia, Nandhakishore Rajagopalan, Takuji Tanaka, Darren R. Korber, Michael T. Nickerson

Notice bibliographique

RevueFood Bioscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésSolid-state fermentationFermentationChemistryFood scienceSolid-statePulse (music)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fermentation, as a clean processing technique, induces structural and compositional modifications to plant proteins, improving their functionality and nutrition. However, the effect varies depending on the level of hydrolysis, the fermenting strain, and the specific substrate used. The present work examined the effect of solid-state fermentation (SSF) by Lactobacillus plantarum, Aspergillus niger and Aspergillus oryzae of several niche market pulse (chickpea, green lentil, and faba bean) protein isolates on their functional and nutritional properties. The pulse proteins were moderately hydrolyzed to different extents (degree of hydrolysis of 9%–15%) after 48 h of fermentation, enhancing surface charge and solubility while decreasing water holding capacity and emulsion stability. Protein digestibility was reduced for all pulses which was hypothesized to be due to an increase in phenolic content caused by fermentation. Among the strains, only A. niger outgrew the natural microbiota for all pulses. Variations relating to the property changes were observed among the inocula and pulses; however, no general trend could be concluded. Fermentation produced a large variety of favourable new volatile compounds in the protein isolates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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