I<scp>nteraction of</scp> P<scp>lant</scp> P<scp>olyphenols with</scp> S<scp>alivary</scp> P<scp>roteins</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Tannins are polyphenols that occur widespread in plant-based food. They are considered to be part of the plant defense system against environmental stressors. Tannins have a number of effects on animals, including growth-rate depression and inhibition of digestive enzymes. Tannins also have an effect on humans: They are, for example, the cause of byssinosis, a condition that is due to exposure to airborne tannin. Their biological effect is related to the great efficiency by which tannins precipitate proteins, an interaction that occurs by hydrophobic forces and hydrogen bonding. Two groups of salivary proteins, proline-rich proteins and histatins, are highly effective precipitators of tannin, and there is evidence that at least proline-rich proteins act as a first line of defense against tannins, perhaps by precipitating tannins in food and preventing their absorption from the alimentary canal. Proline plays an important role in the interaction of proline-rich proteins with tannins. In contrast, it is primarily basic residues that are responsible for the binding of histatins to tannin. The high concentration of tannin-binding proteins in human saliva may be related to the fruit and vegetable diet of human ancestors.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».