Improvement in 3D Printability and Functionalities of Fava Bean Protein Isolates by Cold Plasma Technology
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based proteins have gained significant popularity in different forms, such as supplements or ingredients in food products. Different plant proteins, such as fava bean protein isolates (FPBI) are being explored for their use in the food industry. Fava beans are an excellent choice as they feature a high protein content and thrive in Canadian climates. FBPI have great potential in the food industry; however, they tend to have poor functionality, resulting in challenges for their application in the food industry. The research featured in this thesis aims to improve the FBPI functionalities by utilizing two different cold plasma treatments, including direct and indirect methods. Two different sources of sustainably extracted FBPI were used in this research. FBPI samples were first mixed with water to create a protein suspension. For indirect cold plasma treatment, the FPBI were mixed with plasma-activated water to induce physicochemical modifications on the protein. For direct cold plasma treatment, FBPI were mixed with water before applying continuous cold plasma treatment directly on the protein suspension. The cold plasma treatments resulted in major changes in FBPI protein secondary structures, as well as improvements in their 3D printability, gel texture, and rheological properties. The cold plasma treatments also modified the color of the protein gels to varying degrees. The findings in this research demonstrated that cold plasma treatments are effective in improving FBPI functionality, which further supports their potential applications in the food industry. With improved functionality, FBPI can be utilized in food formulations, improving food nutrition and ultimately sustainability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».