Impacts of tempering and infrared heating of pulse seeds on the functionality and digestibility of air-classified fine stream
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to employ tempering and subsequent infrared (IR) heating as seed pre-treatments to enhance the functional properties and in vitro protein digestibility (IVPD) of air-classified fine stream (i.e., protein concentrate) from round pea, faba bean, and wrinkled pea. Due to the absence of effective modifications on protein and starch, the tempering did not influence the separation between these two major constituents during the air classification and exhibited negligible effects on the functional attributes and digestibility of the obtained fine stream, except for water-holding capacity (WHC). As an efficient and short-time thermal method, IR pre-treatment led to protein denaturation and starch gelatinization in round pea, faba bean, and wrinkled pea, thus showing some negative influence on the separation of protein and starch in the air classification. Although IR heating reduced the protein solubility of fine stream from 79.9%-83.4% to 24.0%-33.1% for the three pulse varieties, this pre-treatment did not considerably affect their particle morphologies and size distributions nor foaming and emulsifying properties. As a result of protein denaturation, IR heating enhanced WHC from 0.42-0.65 g/g to 1.82-1.98 g/g and IVPD from 78.6%-83.0% to 85.3-86.7% for the three fine stream samples. IR heating can be utilized to pre-treat different pulse seeds to improve the techno-functional attributes and digestibility of protein concentrates from air classification.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».