Comparative study on yellow pea protein extracted with deep eutectic solvent: A novel and eco-friendly solvent in food processing
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for sustainable and efficient plant protein extraction methods has led to increased interest in alternative, eco-friendly techniques. Deep eutectic solvents (DES) have emerged as a promising green extraction technology, yet their impact on the structural, thermal, and techno-functional properties of yellow pea protein (YPP) remains underexplored. This study compares YPP extracted using DES (YPP-DES) with conventional methods, including salt extraction (SP), isoelectric precipitation (pH), and air clarification (AC), with commercial YPP (YPP-CO) serving as a reference. Protein purity (PP), yield (PY), and recovery rate (RR) ranged from 48.83% to 98.29%, 51.84% to 72.49%, and 13.23% to 19.70%, respectively (p<0.05). YPP-DES exhibited the highest PY and RR, while YPP-SP had the lowest. The denaturation temperature was lower in YPP-DES and YPP-AC (air-clarified YPP) compared to YPP-CO. Similarly, lightness was higher in YPP-AC compared to YPP-CO. However, yellowness was lower in both YPP-AC and YPP-DES. Emulsion activity index, emulsion stability index, and foaming capacities were superior in YPP-DES and YPP-SP compared to other methods (p<0.05). Regardless of the extraction method, freeze-dried YPP exhibited a sheet-like structure, whereas YPP-CO was spherical and hollow. These findings establish DES as a novel green extraction technique for YPP, achieving the highest PY and RR without compromising PP or techno-functional properties. 1. DES extraction enhanced yellow pea protein yield and recovery rate. 2. Techno-functional properties varied with extraction methods used. 3. Freeze-dried YPP showed a sheet-like structure, unlike commercial spray-dried YPP. 4. DES-extracted YPP retained high purity without compromising functionality. 5. DES proved to be a novel, green method for sustainable YPP extraction.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».