Comprehensive Characterization of Raw and Processed Quinoa from Conventional and Organic Farming by Label-Free Shotgun Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Quinoa is widely recognized for its exceptional nutritional properties, particularly its complete protein content. This study, for the first time, investigates the effects of processing methods (boiling and extrusion) and farming conditions (conventional and organic) on the proteomic profile. Following a label-free shotgun proteomics approach, a total of 1796 proteins were identified and quantified across all quinoa samples. Regarding processing, both boiling and extrusion produced protein extracts with lower total protein content, with the number of identified proteins decreasing from 1695 in raw quinoa to 957 in processed quinoa. Boiling led to a reduction in protein diversity and expression, while extrusion, which involves high temperatures and pressures, specifically decreased the abundance of high molecular mass proteins. Concerning cultivation practices, organic farming was associated with a broader protein diversity, especially proteins related to translation (28 vs 5%), while conventional farming showed a higher abundance of catalytic and enzymatic proteins (67 vs 46%). These findings highlight the distinct proteomic changes induced by different processing methods and farming conditions, offering valuable insights to manage quinoa's nutritional, bioactive, and functional properties across various production practices.
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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 ».