Investigation of Flavor and Functional Properties of Diverse Yellow Pea Ingredients for Pan Bread Applications
Notice bibliographique
Résumé
Yellow peas (YPs) are a promising source of sustainable plant proteins however, characteristic off-flavors limit consumer acceptance and hinder their use as value-added food ingredients. This study evaluated the compositional and sensory characteristics of fourteen processed YP ingredients to determine their suitability in pan breads. Nine protein isolates (YPIs), three protein concentrates (YPCs), and two heat-treated flours (YP-IR and YP-RF) were analyzed for fatty acid composition, lipoxygenase (LOX) activity, volatile organic compounds (VOCs), and electronic nose (eNose) responses. LOX activity and linoleic acid, a key LOX substrate, differed significantly between YP ingredients. Fifteen VOCs previously linked to off-flavors were identified, with YPIs exhibiting the highest concentrations. eNose analysis correctly predicted YP ingredient identities with 69.5% accuracy and distinguished treated flours from other YP ingredients. Pan breads using two YPI ingredients (YPI-1 and YPI-2) predicted to produce strong off-flavors, the two heat-treated flours and a wheat flour (WF) control were prepared. Breads were evaluated for proximate composition, consumer acceptance, descriptive sensory attributes, and instrumental color. YPI-1 bread was significantly less acceptable overall than WF (p < 0.001) and showed higher pea aroma and flavor (p < 0.001). YPI-2 bread had a denser texture (p < 0.05) and significantly higher wheaty aroma (p < 0.01). Breads made with YP-IR and YP-RF performed closest to the WF control. The heat-treated YP flours demonstrated the greatest potential as pan bread additives. YPI samples were associated with undesirable sensory characteristics. Analyses of the raw YP ingredients effectively predicted sensory differences, highlighting the usefulness of these methods as screening tools during product development. PRACTICAL APPLICATIONS: This research shows that different value-added yellow pea ingredients can introduce a range of flavors into food matrices, and that flavoromics tools can assist with product development. The two heat-treated yellow pea flours were identified as the best options for bread making because they were less related to pea aroma and flavor in the final product. These findings can help bakers and food manufacturers choose pea ingredients that make high-protein breads taste better.
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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 ».