Industrial-scale fractionation of fava bean, chickpea, and red lentil: A comparative analysis of composition, antinutrients, nutrition, structure, and functionality
Notice bibliographique
Résumé
Legumes are emerging as sustainable protein sources capable of replacing animal proteins and meeting global dietary needs. This study systemically compared the compositional profiles, antinutritional factors, amino acid profiles, protein quality, structural characteristics, and techno-functional properties of fava bean, chickpea, and red lentil flours, along with their dry- and wet- fractionated protein-enriched fractions (PF). Wet-fractionated PFs exhibited higher protein content (58.36 - 83.79 g/100 g), while dry-fractionated PFs retained more total dietary fibre (7.62 - 14.64 g/100 g). Wet fractionated fava bean (84.12%) and red lentil (84.06%) showed the highest in vitro protein digestibility (IVPD), while dry-fractionated chickpea showed the highest IVPDCAAS at 62.43%. The protein composition was generally preserved across treatments, though changes in secondary structure varied depending on the legume source. Surface hydrophobicity (H 0 62,739 - 99,381) increased following wet fractionation. In terms of functionality, wet-fractionated PFs showed the highest water-holding capacity (2.83 g/g, red lentil), foaming capacity (139.1%, fava bean) and emulsifying capacity (108.1 m 2 /g, red lentil), but with relatively poor foaming and emulsifying stability. Conversely, dry-fractionated PFs exhibited higher protein solubility, lower least gelation concentration (8 - 10%), and superior oil-holding capacity (3.98 g/g, Chickpea), likely due to reduced structural disruption, which limits protein aggregation and denaturation. Despite higher levels of antinutritional factors, dry fractionation emerges as a promising, cost-effective, and sustainable technology to produce legume protein concentrates with improved functionality and nutritional quality comparable to those obtained by wet-fractionated.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».