Sulfur improves cookie-making quality by modulating protein composition and structure in wheat grown under shading
Notice bibliographique
Résumé
The components and structures of proteins critically determine the food-use properties of wheat. However, the mechanism by which sulfur affects the protein structures and cookie-making quality of wheat grown under shading remains elusive. Here, we evaluated the combined effects of inorganic sulfur supplementation (0, 50, and 100 kg S ha −1 ) and shading (pre- and post-anthesis shading) on the protein structures and cookie-making quality of strong-gluten (Chuanmai 39; CM39) and weak-gluten (Cangmai 34; CM34) cultivars. Shade stress decreased the ω-/(α, β, γ)-gliadin and high-molecular-weight subunit (HMW-GS)/low-molecular-weight subunit (LMW-GS) glutenin ratios, with more significant effects were observed in CM34 than in CM39. In shaded environments, sulfur increased the glutenin/gliadin and HMW-GS/LMW-GS ratios. Secondary and tertiary structural analysis revealed that sulfur increased the β-turn, disulfide bonds , ionic bonds, and hydrophobic interactions in the proteins of wheat under shading. The consequent modifications increased the gluten performance index, essential amino acid index and biological value of the proteins, and decreased cookie hardness. Our results revealed that sulfur improves cookie texture and protein nutritional value by regulating amino-acid profiles and protein composition and structure. These findings provide a promising approach for achieving superior cookie texture in the context of global dimming.
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 ».