Structural, physicochemical, and functional properties of white and blue lupin vicilin and legumin fractions
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to isolate the vicilin and legumin protein fractions of lupin seeds and determine their physicochemical and functional properties. White lupin vicilin (WLVL) exhibited a significantly higher methionine + cysteine content (2.92 g/100 g protein) than the legumin fractions, with a corresponding amino acid score of 127 %. Blue lupin vicilin (BLVL) exhibited high surface hydrophobicity (459.12), whereas the blue lupin legumin (BLLEG) fraction had a high least gelation concentration (18 %). All fractions exhibited U-shaped solubility curves, with minimum values at pH 5, while BLLEG showed superior in vitro protein digestibility (87.47 %). BLVL demonstrated high emulsifying properties across all pH values, maintaining small droplet sizes (7–9 μm) and high stability (95–100 %). BLVL also exhibited superior foaming capacity (75–85 %), whereas WLVL showed excellent foam stability (65–80 %). These findings revealed significant species-specific and fraction-specific differences in lupin globulins, with BLVL emerging as a promising ingredient for food applications. • Blue lupin vicilin had a more flexible structure than the white lupin vicilin. • Emulsifying and foaming properties of blue lupin vicilin better than the white lupin vicilin. • White lupin legumin exhibited a stronger gelling capacity than the blue lupin legumin. • White lupin vicilin had higher methionine + cysteine content than all other fractions. • pH had a greater effect on the mean oil droplet size of emulsions than protein concentration.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».