Dry Fractionation of Canadian Faba Bean Genotypes Differing in Seed Size and Levels of Vicine, Convicine and Seed Coat Tannins
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Three faba bean genotypes, Fabelle, Malik, and Snowbird, possessing variations in seed quality traits and produced in different Canadian prairie locations in two growing years, were dry fractionated by air classification. Selected quality parameters of coarse and fine fractions useful for faba bean ingredient processing were assessed. Seed coat loss is higher for large‐seeded regular tannin genotype Malik than for the others. Genotype differences affected the protein content of dehulled flour and the fine fraction, with the low vicine/convicine (v and cv) containing genotype Fabelle providing higher levels (32.0%–35.5%) than the other two genotypes. Protein fractionation efficiency values showed that 50%–55% of seed protein can be shifted to the fine fraction, with high starting protein content resulting in higher protein concentration in the fine fraction. The coarse fraction (yield 70.3%–72.8%) provided 18.1%–20.2% protein‐containing starchy (64.4%–66.8%) FB ingredients for further use. Although phytates and v and cv tended to fractionate and shift to the fine fraction, concentrations of the most abundant minerals of dehulled FB seeds were similar to the levels in whole seed. FB starches and proteins of the three genotypes showed their typical characteristic properties with lesser effect from the growing environment. This study provides information on the diversity range of the products resulting from the dry fractionation of faba bean genotypes of varying quality traits and grown in different locations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».