Effect of pH shifting and temperature on the functional properties of a commercial pea protein isolate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives In the present study, the effect of a pH‐shifting method in combination with heat was investigated for its effects on the resulting surface and functional properties of a commercial pea protein isolate. The pH shifting process was performed at both acidic (pH 2) and alkaline (pH 10) pH and then adjusted back to neutrality. The heat‐treated samples were further subjected to heating and later neutralized at pH 7. Findings The results of these treatments indicated that an alkaline pH shifting, as well as its combination with heat, resulted in a significant increase in the solubility of the proteins, whereas an acidic pH shifting, and in combination with heat, reduced the stability of the proteins in solution. Additionally, some functional properties were enhanced by pH shifting, such as foaming capacity or emulsion stability, while other properties showed no alteration or were negatively impacted, such as foaming stability. Furthermore, analysis of the bubble structure of foams using a dynamic foam analyzer revealed that bubble sizes for samples shifted at pH 2 in combination with heat presented the biggest increase in bubble growth over time, creating a less stable foam. Conclusions The application of pH shifting and the use of heat can aid in the improvement of pea protein functionality and allow tailoring of these proteins for specific applications. Significance and Novelty This study utilized a simple method to achieve modifications in the protein structures, providing insights into the application of pea proteins into food products as emulsifying and foaming agents.
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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 | 0,000 | 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.
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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 ».