Impact of high hydrostatic pressure on casein micelle‐pea protein systems and comparison with heat treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing mixed systems with both plant‐ and animal‐based proteins is crucial to address the limitations in the techno‐functional properties of plant‐based proteins. While the impact of thermal co‐aggregation on mixed systems has been extensively studied, there is limited information on the effects of non‐thermal processes. Therefore, this study aimed to compare the effects of high hydrostatic pressure (HHP, 600 MPa–5 min) and heat (90°C for 60 min) treatments on the protein profiles in a mixed micellar casein (CN):pea protein (PPI) system, while also elucidating the interactions involved in the formation of protein aggregates. Our results showed that both HHP and heat treatments induced the formation of soluble protein aggregates through disulfide bonds. However, protein aggregation was less prominent after application of HHP. In both treatments, the aggregates primarily consisted of convicilin, vicilin, legumin and lipoxygenase. However, albumin PA2 did not contribute to HHP‐induced aggregates, and vicilin played a lesser role in their formation compared to heat‐induced aggregates. CN from the HHP‐treated CN:PPI sample did not participate in aggregate formation, as previously demonstrated after heat treatment. The presence of residual whey proteins in the CN ingredients explained the formation of CN‐whey protein aggregates after heat treatment and, to a lesser extent, after HHP treatment.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».