Developing Protein‐Enriched Wholegrain Bread With Different Plant Protein Isolates
Notice bibliographique
Résumé
Bread is a widely consumed staple food across the world; however, it often lacks a complete amino acid profile. This study aims to determine the suitability of commercially available plant protein isolates for the development of protein-enriched wholewheat bread, while preserving desired quality characteristics. Three protein isolates, soy protein isolate (SPI), pea protein isolate 1 (PPI1), and pea protein isolate 2 (PPI2), were assessed for their structural and functional properties, then incorporated in wholegrain bread formulations at 5%, 10%, and 15%, followed by assessment of dough properties and end-use baking quality. The protein content of the isolates ranged from 80% to 90%, with PPI2 having the highest protein concentration. SPI had the highest denaturation temperature at 85.54°C ± 0.31°C and exhibited superior foam and emulsion stability at 81.94% and 94.21%, respectively. PPI1 had the highest solubility at 20.85%, whereas PPI2 had the highest surface hydrophobicity value at 152,645. Additionally, SPI formed the strongest gels with the lowest minimum gelation concentration of 12%. Increasing the protein concentration in the bread formulations resulted in a decrease in firmness, loaf volume, and specific volume. Breads with the 5% SPI had the highest loaf volume of 342 ± 7.6 mL, favorable textural properties, and L* values of 39.40 ± 2.13 for the crust and 45.83 ± 1.57 for the crumb, making it the more suitable protein isolate for protein-enriched bakery applications. The addition of plant-based proteins presents a viable solution for addressing the increasing consumer demand for both nutritious and sustainable food options.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».