Plant protein complex prepared from legume protein and cereal protein: sources, techniques and challenges
Notice bibliographique
Résumé
With the development of plant proteins entering a golden age, the nutritional and functional limitations of single-source plant proteins have significantly hindered their broader applications. Recent studies indicate that blending two types of plant proteins, primarily cereal and legume proteins, can enhance their nutritional and functional qualities. This paper initially delineates the principal plant-derived protein sources utilized in legume-cereal composite protein systems. It then discusses the key techniques applied in composite plant protein systems (e.g., physical mixing, protein cross-linking, pH cycling, co-precipitation, extrusion, 3D printing, ultrasound technology and others). Furthermore, the paper explores the underlying mechanisms of protein interactions and how these interactions contribute to enhanced nutritional and functional properties. Additionally, the appropriate applications, current limitations, and challenges related to complex plant proteins are discussed, along with prospects for future advancements in the field. Considerable advancements have been achieved in the research of plant protein mixtures and complex plant proteins. However, further advancement in this field requires overcoming several key challenges, such as identifying novel plant protein sources suitable for composite formulations and gaining a deeper understanding of the structure-function relationships among constituent proteins. These composite protein systems hold considerable promise for both scientific research and practical applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».