Exploring the synergistic potential of pH and ultrasonication on the functional properties of pea and lentil protein isolates and its formulation in food product
Notice bibliographique
Résumé
The substitution of meat proteins with plant-based proteins from various sources is often motivated by nutritional considerations. However, the inherent limited solubility of plant proteins, which results in suboptimal techno-functional properties, remains a persistent challenge in food formulation. The purpose of this study was to utilize unique properties of pea (Pisum sativum L.) and lentil (Lens culinaris) through ultrasonication and pH variation in order to develop a stable and consumable protein-based product. For this purpose, pea and lentils powders were subjected to salt extraction (SE) and proceeded to further treatment with ultrasonication and pH shifting at pH 2, 4, 10 and 12 with ultrasound assisted extraction (UAE) at 20 kHz at 20 °C for 5 min for each treatment. The developed protein isolates (PIs) after these treatments were analyzed for functional properties including surface hydrophobicity, solubility, foaming capacity and stability, emulsifying activity and stability indices, turbidity and molecular weight. Among these treatments, the pH-12 treated samples showed optimal values for the functional profile, and this treatment was selected for further development of meat-analogous nuggets through assorted combinations of pea protein isolate (PPI) and lentil protein isolate (LPI) along with control treatment containing chicken nuggets. After development, nuggets were further tested for moisture content, total plate count and textural hardness for a storage period of 4 weeks along with sensory profile analyses of the developed nuggets. Meat-analogous nuggets prepared from 60 % LPI and 40 % PPI had an optimal response to texture profile and were also favored in sensory profile. This product might help the protein requirement as a vegan-based diet and enhance peas and lentils productivity into a marketable and nourishing product if it were to be developed more widely and commercialized.
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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 ».