Production and characterisation of protein isolates from Chilean granado beans ( <i>Phaseolus vulgaris L.</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Granado beans, widely cultivated in Chile, offer plant-based proteins with functional benefits for healthier food formulations. These legumes have a 28% protein content (dry basis) with peptides called lectins that have the potential of reducing type-II diabetes. Our lab has developed a membrane-based method to produce protein isolates from oilseeds. This method was adapted for granado beans. The process involves alkaline extraction at pH 10, followed by ultrafiltration, diafiltration, acid precipitation at pH 4 and freeze-drying. The resulting precipitated protein isolate contains 81% protein, comparable to other legumes. However, the acid-soluble protein isolate (SPI) has a protein content of only 53% due to co-recovery of high molecular weight carbohydrates. The total phenolic compound contents of the protein products were low resulting in both products having an attractive light colour with no astringent taste. The characterisation of the SPI by High-Performance Liquid Chromatography found that it contained about 40% starch and other carbohydrates. To increase the protein content of SPI to ~90%, further purification steps to remove the carbohydrates are necessary.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».