Enhancing the potential of brewer's spent grain utilization in human nutrition through pulsed electric field-assisted protein extraction
Notice bibliographique
Résumé
Brewer's spent grains (BSG), the main by-product of beer production, represent a promising source of proteins suitable for human nutrition, aligning with global efforts to reduce food industry waste and support a sustainable economy. However, given the complexity and heterogeneity of the matrix, protein extraction is challenging. The present study proposes to evaluate the impact of BSG pretreatment with pulsed electric fields (PEF) on protein extraction and functional properties of protein extracts at different pH values (3, 5, and 7). The protein extraction yield with the best PEF pretreatment condition of 120 pulses (71.4 %) was not significantly improved compared to unpretreated extraction (74.0 %). However, extracts pretreated with PEF demonstrated structural differences compared to conventional ones. Those differences led to significant improvements in functional properties. Indeed, protein solubility was improved by up to 81 %, and the foaming capacity and stability were increased by 104 % and 21 %, respectively, compared to the control extract. PEF pretreatments also showed an improvement in water-holding capacity (up to 11.5 g/g) compared to unpretreated extract (3.9 g/g), which confirms their potential for uses in food formulations.
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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 ».