Gelation and dough‐forming properties of canary seed protein concentrate in comparison with commercial soy protein concentrate and vital wheat gluten
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives In this study, a lab‐scale process was developed to aqueously de‐oil canary seed (yellow and brown‐seeded) flour and derive a protein concentrate. The protein concentrates prepared were evaluated for their gelation and bread dough‐forming properties. Findings The aqueous process successfully reduced the oil content in both yellow‐seed and brown‐seed roller‐milled flour. The protein concentrate prepared from yellow‐seed flour and brown‐seed flour had 74.9% and 68.6% purity (dry weight basis), respectively. Proteins showed high resistance to thermal denaturation (peak denaturation at 107°C). It was found that the least gelation concentration of both protein concentrates was 16% (w/w). There were no significant differences in viscoelastic properties and water holding capacity between the protein gels of these two canary seed types and the addition of salt did not noticeably improve these properties. Compared to canary seed, commercial soy protein showed better gelation properties. Both yellow and brown canary seed protein showed a good potential for improving bread dough strength when incorporated into a low‐gluten‐strength wheat flour and was comparable to commercial vital wheat gluten at 1%–3% (w/w) inclusion levels. Conclusions The new canary seed protein ingredients prepared by the solvent‐free aqueous‐based process hold good potential for application in food formulation based on their gelation and bread dough‐forming properties. Significance and Novelty The gelation and dough‐forming properties of canary seed were not previously studied; therefore, this study provides an insight into those properties for potential food applications for canary seed proteins, which is important for canary seed market diversification as a novel protein source.
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 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 ».