A Rapid High‐Throughput Method for Determining Albumin and Globulin Contents in Pea and Soybean Seeds
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».