Oat protein extraction: The role of oat flourcomposition on extraction yield, purity, and functionality
Notice bibliographique
Résumé
Oats have attracted considerable attention in the plant-based food market due to their nutritional profile, gluten-free nature, high fiber, and mild flavor. This study focused on producing oat protein concentrates from three oat varieties (Camden, Neville, and Morrison) with differing protein, lipid, and β-glucan contents. An experimental design was employed to optimize alkaline extraction, evaluating the effects of solid-liquid ratio, pH and temperature. Protein yields varied significantly across varieties: Camden (16.9 %-61.1 %), Neville (27.0 %-90.5 %), and Morrison (9.8 %-59.1 %). Extraction parameters and oat variety were crucial in determining both protein content and yield. The oat protein concentrates exhibited distinct compositions, with Camden and Neville having similar profiles (∼70 % protein, 11-13 % lipids), while Morrison had lower protein (46.7 %) and higher β-glucan (14 %) content. Functional properties were influenced by composition, with Camden and Neville showing higher solubility and foaming capacity, while Morrison had higher binding capacities. These results suggest the potential for scaling up oat protein extraction for plant-based product development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».