Purification and Characterization of Pinto Bean Protein Using Membrane Technology
Notice bibliographique
Résumé
Pinto beans, an underutilized legume, are abundant in protein content and contain a variety of beneficial phytonutrients. However, the commonly used protein extraction method, alkaline extraction, is associated with several drawbacks. These drawbacks include low extraction yield and purity as well as the production of large amounts of wastewater that can lead to environmental hazards. In this regard, membrane technology has gained considerable recognition as a superior method for extracting proteins. A combined processing scheme was developed, which included alkaline extraction at pH 10.5, ultrafiltration with a concentration factor of 5.5, diafiltration with a diavolume of 4, and isoelectric precipitation at pH 4.5 followed by freeze drying. The specific functional characteristics (nitrogen solubility index, water and oil holding capacity, and emulsifying and foaming properties) of the protein concentrates were assessed and compared with those of a commercially available soybean protein isolate. Based on pinto bean flour containing 23.9% protein, 85.5% of the protein was recovered in the products of this process: precipitated protein concentrate (PPC) with 86.4% protein, acid-soluble protein concentrate (ASP-C) with 56.3% protein, and meal residue with 6.1% protein. The mass yields were 17.3% in PPC, 3.9% in ASP-C, and 54% in the meal residue. The precipitated protein showed higher emulsifying activity, and the acid-soluble protein showed a high nitrogen solubility index (NSI) and oil-holding capacity. Both proteins had comparable foaming properties to commercial soy protein isolate. The project demonstrated the feasibility of protein production from pinto beans and highlighted the proteins' useful food functionality and good potential for commercialization.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».