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Enregistrement W6944946453 · doi:10.19902/j.cnki.zgyz.1003-7969.220453

原料压榨制油的预处理方式对核桃多肽功能特性 和ACE抑制活性的影响Effect of raw material pretreatment method in oil pressing on functional characteristics and ACE inhibitory activity of walnut polypeptide

2023· article· en· W6944946453 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Taxonomy and Phylogenetics
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialPressingRoastingExtraction (chemistry)HydrolysisFunctional food

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

旨在研究原料压榨制油的预处理方式对核桃多肽性质的影响。对核桃仁分别进行未预处理、去衣、焙烤预处理后,进行压榨提油,以提油后的饼为原料,经正己烷脱脂,碱性蛋白酶酶解制备核桃多肽,测定核桃多肽的功能特性和ACE抑制活性。结果表明:与未预处理、焙烤预处理比较,去衣预处理的核桃多肽的持水性(50 ℃,5.11 g/g)、吸油性(50 ℃,3.25 g/g)、乳化性(pH 9.0,6257%)、乳化稳定性(pH 9.0,84.51%)、起泡性(pH 9.0,117.49%)及ACE抑制率(63.04%)最高。综上,以去衣预处理压榨制油后的核桃饼为原料制备的核桃多肽具有良好的功能特性和ACE抑制活性。The aim was to study the effect of pretreatment methods of raw material pressing for oil on the properties of walnut polypeptide. The walnut kernels were untreated, peeled and roasted respectively,then pressed to extract oil.The cake after oil extraction was defatted by n-hexane and hydrolyzed by alkaline protease to produce walnut polypeptide, and the functional properties and ACE inhibitory activity of walnut polypeptide were determined. The results showed that compared with no treatment and roasting pretreatment, walnut polypeptide obtained by peeling of raw material had the highest water holding capacity (50 ℃, 5.11 g/g), oil absorption (50 ℃,3.25 g/g), emulsifying ability (pH 9.0, 62.57%), emulsifying stability (pH 9.0, 84.51%), foaming ability (pH 9.0, 117.49%) and ACE inhibitory rate( 63.04%). In conclusion, the walnut polypeptide prepared from walnut cake after peeling and pressing for oil production had good functional properties and ACE inhibitory activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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