Effect of Extraction Time on Chemical, Physical and Organoleptic Characteristics of South Asian Applesnail (Pila ampullacea) Protein Concentrate
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to investigate the effect of protein extraction time using 90% ethanol on the protein concentrate product's physical, chemical, and organoleptic characteristics. The findings of this study could promote the use of protein concentrate developed from SAA. The study was conducted from April to June 2024, utilizing SAA collected from rice fields in the PALI (Penukal Abab Lematang Ilir) Regency, South Sumatra Province, Indonesia. A completely randomized design was employed, using different extraction times of proteins from SAA with 90% ethanol. Four extraction time levels were tested: 0 hours (P0 or control), 24 hours (P1), 28 hours (P2), and 32 hours (P3), each with three repetitions. Data were analyzed using ANOVA, followed by a post-hoc test employing Duncan's multiple range test, utilizing SPSS version 20.0. Results have shown that the optimal protein extraction time was P2 (28 hours), yielding a protein concentration of 51.6% on a dry basis. Additionally, protein profile analysis conducted via SDS-PAGE revealed the presence of histone proteins and an antibacterial protein derived from snail mucus in SAA. Treatment P2 exhibited five distinct protein bands with molecular weights of 17 kDa, 20 kDa, 25 kDa, 35 kDa, and over 48 kDa respectively. On the other hand, treatments P1 and P3 displayed only three protein bands that are 20 kDa, 35 kDa, and over 48 kDa. Results from the organoleptic analysis indicated that protein isolates with suitable attributes in terms of color and aroma were obtained from treatment P1 (24-hour extraction). This study has potential applications in the food industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».