Molecular dynamics simulation allows mechanistic understanding of natural deep eutectic solvents action on rapeseed proteins
Notice bibliographique
Résumé
There is growing demand for alternative sources of nutritional protein to replace animal protein in the diet. This is driven partly by the concern over environmental sustainability of animal agriculture and partly by consumer health concerns. Animal proteins (e.g. milk and egg protein) are relatively easy to isolate and purify, whilst this is not always true for alternative proteins sources including those from agricultural co-product streams such as the press cake from oil production from oil seeds. These can require relatively harsh organic solvent conditions that may alter protein functionality. In the search for alternative, more gentle solvents, natural deep eutectic solvents (NADES) are receiving significant attention. In this study, a combination of experimental and molecular dynamics simulation studies was used to explore the efficiency of NADES made from glycerol and choline chloride and betaine and citric acid at extracting protein from rapeseed press cake. Whilst extraction with water alone gave the highest protein purity, NADES formulations were able to significantly increase the protein yield compared to both water and alkaline extraction, although at reduced purity of the extract. MD simulation highlighted that glycerol-choline chloride NADES were more efficient at disrupting protein-water interactions which may facilitate extraction. Overall, the study suggests NADES have potential as mild protein extractants, but more research is required on optimizing both the choice of components and concentration of species to maximise yield and purity of protein extracts. • Molecular dynamics simulations reveal underlying molecular mechanism for NADES action • Natural deep eutectic solvents are efficient at extracting protein from rapeseed cake • Water improves efficacy of glycerol+choline chloride and betaine+citric acid NADES • Yield is higher than for water or alkaline extraction, but purity is lower
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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 ».