An innovative strategy to accurately quantify protein content in insect meals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The nitrogen-to-protein conversion factor is widely used to estimate crude protein content in edible insect meals. However, reported values vary widely across studies, raising concerns about their reliability. This study investigates using an alternative conversion factor, , applied to protein-derived nitrogen, to more accurately measure the true protein content in insect meals. Ten commercial insect meals, including five cricket-based ( Acheta domesticus , Gryllodes sigillatus ) and five mealworm-based ( Tenebrio molitor ) meals marketed in Canada were analysed. The and factors were calculated from amino acid profiles, and nitrogen distribution was determined. The non-protein and non-chitin nitrogen (N NP,NC ) was removed through protein precipitation using trichloroacetic acid and acetone. Then, protein nitrogen (N P ) was separated from chitin-bound nitrogen (N C ) through chemical deproteinisation. While values varied significantly between the commercial meals, values were consistent, averaging 5.61 for cricket meals and 5.69 for mealworm meals. Protein nitrogen constituted approximately two-thirds of the total nitrogen in the meals, while the N NP,NC fraction represented 13-24% of the total nitrogen, and varied significantly, even among products from the same species. An additional 8-17% of the total nitrogen remained uncharacterised. Using the conventional value of 6.25 resulted in a 35-46% overestimation of protein content compared with using applied to N P , while the commonly accepted insect meal-specific value of 4.76 still led to a 15-29% overestimation. These findings support using factors (5.61 for orthopterans, 5.69 for coleopterans) applied to protein-derived nitrogen as a more accurate approach to quantify proteins in insect-based ingredients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».