Heat-treated bean flour: Exploring techno-functionality via starch-protein structure-function analysis
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to modify the structure of two major components (i.e., starch and protein) in bean flour to enhance bean flour's techno-functionality. The bean flour was processed by two very different temperature treatments – dry heat (DH) and extrusion. The effect of processing on starch and protein was analyzed by characterizing their physicochemical properties. While processing did not alter, as expected, the total starch (35–47 % (db)) and protein (24–25 % (db)) content of the bean flours, it did significantly change the microstructure and molecular architecture of starch and proteins. DH processing mainly affected protein conformation while minimally affecting starch structure. Conversely, extrusion caused extensive structural modifications of both starch and protein in bean flour. Both DH and extrusion processing decreased intramolecular β-sheet secondary structure of bean protein. Additionally, both unprocessed and thermally processed bean flours were characterized for their techno-functional properties. The heat treatments (DH and extrusion) did not only result in colour variations, but they also modified the particle size distribution, pasting profile, rheological properties, and water absorption and solubility indices of the bean flour. The structure-function relationship of bean flour components (starch and protein) and bean flour's functionality implied that thermal processing treatments led to changes in the protein/starch matrix which were reflected in the techno-functionality of processed bean flours. However, the changes induced by each of the different types of processing were very different, thus, unlocking different opportunities for functionalization of bean flours for food manufacturing and product development applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».