Sustainable Protein Processing of Flaxseed By‐Product: Nutritional Quality and Functional Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overcoming environmental, food security, and growing global population challenges requires exploring sustainable protein production. Promisingly, agro‐industrial by‐products emerge as alternative sources. This study hypothesizes that processing methods can significantly improve the nutritional quality and functional properties of flaxseed meal (FSM) by reducing anti‐nutritional factors and enhancing protein digestibility. This study assessed the chemical and nutritional quality of FSM after oil extraction, focusing on its composition, anti‐nutritional factors, in vitro protein digestibility (IVPD), and amino acid score. Different processes and processing parameters were assessed based on an experimental design. A central composite design supported evaluating the impact of conventional heating, microwave, and ultrasound on the nutritional quality of this meal. Unprocessed FSM exhibited a protein content of 39% and an IVPD of 88%. Through processing, IVPD was elevated to 95% for the conventional heating, with 87.8°C, 37 min, and pH 8.0 as the best conditions. Protein solubility of the FSM significantly improved at pH 8 and 9 (up to 98%). Thermal processing proved effective in completely inactivating phytic acid, while ultrasound reduced trypsin inhibitory activity by 50%. Lysine was the first‐limiting amino acid (AAS = 86%–90%) for all processes and parameters. Processing also enhanced the functional aspects, affirming that treated FSMs represent potential protein sources for the food industry due to their high nutritional quality and viable improvement due to processing.
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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 ».