Valorization of fisheries by-products via enzymatic protein hydrolysis: A review of operating conditions, process design, and future trends
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries by-products constitute large waste streams, despite containing protein, lipids, and other valuable compounds. The enzymatic protein hydrolysis process has been established as a means of effectively retrieving these products, though there has been little study to date on the impact of process operating conditions, pre-treatments, and process design on product quality. This review studies the impact of operating conditions relevant to the process, as well as the important parameters governing design and scale-up of the process. Findings indicate pre-treatments such as defatting, while common in literature, can limit the degree of hydrolysis of protein hydrolysates, while also conferring negative environmental impacts. Process conditions, such as temperature, pH, water ratios, and enzyme dose are typically established at lab scale, and can be at a disconnect with pilot and industrial scale studies. Furthermore, the water quality and pH control methods applied at lab scale are difficult to achieve at commercial scale. Current innovations involving endogenous fish enzymes and Enzyme Membrane Reactors may improve feasibility of this process in future, though these require more work. Enzyme hydrolysis is a promising technology for valorizing fisheries and other proteinaceous by-products and could see enhanced use in industry from further study on kinetics and scale-up.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».