Structural and functional properties of dried fish protein isolates
Notice bibliographique
Résumé
Dried fish (DF) are rich in protein and widely available worldwide; however, they have long been limited to being used as a traditional food. This study investigated the structural and functional properties of dried fish protein isolates (DFPIs) extracted from seven commonly consumed DF species in Bangladesh, including both sun-dried and fermented varieties. The isolates were prepared via isoelectric precipitation. Sodium dodecyl sulfate–polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) analysis revealed that the DFPIs lacked intact muscle protein bands and were primarily composed of peptides of < 70 kDa. Circular dichroism spectroscopy showed extensive protein unfolding and hydrolysis, with only the Ganges River sprat DFPI retaining some ordered tertiary structure. The drying and fermentation processes significantly disrupted the secondary structure, resulting in low α-helix content and high proportions of β-sheets and random coils. Consequently, protein yield during extraction was relatively low, with a maximum of 36%. At neutral pH (7.0), DFPIs exhibited low heat-induced coagulation (maximum 23%) but showed excellent oil-holding capacity (up to 20 g/g), likely due to exposed hydrophobic groups. They also demonstrated good gelation abilities (minimum gelling concentration of 3–7%) and emulsifying properties, with Bombay duck DFPI forming stable emulsions with droplet sizes as small as 2 µm. These findings highlight the potential of DFPIs as functional ingredients in heat-processed food formulations, particularly as heat-stable emulsifiers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».