Exploring electrodialysis with bipolar membranes for water lentil (duckweed) protein purification: A first investigation into process and membrane characterization with products comparison to chemical acidification
Notice bibliographique
Résumé
Water lentils are free-floating aquatic plants which could be an inexpensive source of protein due to their high leaf protein content and very rapid reproduction. However, the extraction and purification of leaf proteins from their matrix is a necessary step for human consumption, as undesired compounds can reduce their functional or sensorial properties. Therefore, in this study, water lentil proteins were purified for the first time using electrodialysis with bipolar membrane (EDBM), a technology that has been developed as an ecofriendly alternative to chemical acidification. The EDBM of water lentils successfully produced a protein concentrate that had a similar protein content (approximately 47.7 g/100 g) and protein extraction yield (around 39.4 %) compared to chemical precipitation. Moreover, EDBM allowed the demineralization of the protein concentrate by-product compared to chemical precipitation, reducing by 74 % its ash content (58.4 vs 15.2 g/100 g) and doubled its protein content (20.5 vs 41.1 g/100 g). However, during the EDBM process, the system's resistance tripled, and protein deposits were observed inside spacers and on bipolar membrane cation-exchange layer. Hence, while EDBM shows great promise, further optimization is necessary to enhance process efficiency.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».