A New Method for Growth Factor Enrichment from Dairy Products by Electrodialysis with Filtration Membranes: The Major Impact of Raw Product Pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
This study is focused on fractionation of insulin-like growth factor I (IGF-I) and transforming growth factor-β2 (TGF-β2) using a new electro-based membrane process calledelectrodialysis with filtration membranes (EDFM). Before EDFM, different pretreatments were tested, and four pH conditions (4.25, 3.85, 3.45, and 3.05) were used during EDFM. It was demonstrated that a 1:1 dilution of defatted colostrum with deionized water to decrease mineral content followed by the preconcentration of GFs by UF is necessary and allow for these compounds to migrate to the recovery compartment during EDFM. MS analyses confirmed the migration, in low quantity, of only α-lactalbumin (α-la) and β-lactoglobulin (β-lg) from serocolostrum to the recovery compartment during EDFM. Consequently, the ratio of GFs to total protein in recovery compartment compared to that of feed serocolostrum solution was 60× higher at pH value 3.05, the optimal pH favoring the migration of IGF-I and TGF-β2. Finally, these optimal conditions were tested on acid whey to also demonstrate the feasibility of the proposed process on one of the main by-products of the cheese industry; the ratio of GFs to total protein was 2.7× higher in recovery compartment than in feed acid whey solution, and only α-la migrated. The technology of GF enrichment for different dairy solutions by combining ultrafiltration and electrodialysis technologies was proposed for the first time.
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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 ».