Ultrasound‐assisted extraction and modification of pulse starches: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Conventional pulse starch extraction methods face challenges in terms of yield, purity, and recovery. The native starches after extraction often undergo modification for broader applications. Ultrasound is considered a promising approach for starch extraction and modification due to its unique principle and reduced processing times. This work addresses the effects of ultrasound‐assisted methods on extraction and characteristic modification of pulse starches. Findings The cavitation effect of ultrasound effectively disrupts starch–protein interactions, improves diffusion, and significantly increases the pure starch yield. When applied to starch modification, it impacts surface morphology, amylose, and amylopectin chains resulting in notable changes to the characteristic behavior. Dual modification by combining ultrasound with other methods could allow for customized starch characteristics through structural reorganization, cross‐linking, and depolymerization. Conclusions The increased yields and modified properties of pulse starches through ultrasound‐assisted methods could enable their utilization in a wide range of food and nonfood applications. Significance and Novelty This review provides new insights into the extraction and modification of pulse starches through ultrasound‐assisted methods. It benefits researchers, food and starch industries, in selecting appropriate processing methods based on yield and specific properties of pulse starches required for their intended applications.
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) | 0,001 | 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 ».