A Rapid High‐Throughput Method for Determining Albumin and Globulin Contents in Pea and Soybean Seeds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Protein fractionation and characterization are essential to understanding the functional properties of seed proteins, which are valuable ingredients for modern plant breeding and the food industry. To address the need for a rapid, cost‐effective, and high‐throughput (HPT) method for assessing the albumin/globulin ratio in pea and soybean, we adopted a selective extraction procedure using a high‐salt buffer at neutral pH. We have further modified this method for highly selective extraction that operates on a microscale, utilizing approximately 20 mg of seed meal per assay, which has been highlighted with improved efficiency and accuracy. This approach mitigates issues of cross‐contamination between albumin and globulin fractions that are encountered in older methods. The albumin/globulin ratios for extracted protein isolates were obtained by applying the Bradford method. The findings of the HPT technique have remained within usual ranges, in contrast to large‐scale extraction (LSE). The albumin/globulin ratios of green peas were 0.12 ± 0.01 and 0.13 ± 0.01, attained by LSE and HTP, respectively. The LSE and HTP values for soybeans were 0.14 ± 0.01. The protein isolates from yellow pea yielded the results of 0.17 ± 0.02 using LSE and 0.19 ± 0.02 with HTP. The assay was validated by comparing the albumin/globulin fractions with electrophoretograms, which are obtained by curve integration of Coomassie blue‐stained SDS‐PAGE gels of pea and soybean seed protein isolates. This method was also successfully applied to analyze commercially available green and yellow pea varieties, each exhibiting distinct albumin/globulin ratios, emphasizing the effectiveness and distinctive functionality of this method.
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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 | 0,001 | 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 découle