MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983137925 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(04)73155-0

Technical Note: Comparison of Chromatographic Profile of Glycomacropeptide from Cheese Whey Isolated Using Different Methods

2004· article· en· W1983137925 sur OpenAlexafffund
Esther W. Y. Li, Yoshinori Mine

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Ontario
Mots-clésChemistryChromatographyUltrafiltration (renal)Ethanol precipitationFractionationElutionEthanolPrecipitationBiochemistryExtraction (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycomacropeptide (GMP) has heterogeneous carbohydrates, and this attributes to its various biological activities. In this study, we compared the chromatographic profiles of GMP isolated by three methods (trichloracetic acid fractionation, ethanol precipitation, and ultrafiltration) from whey protein isolate (WPI). Seven sharp heterogeneous GMP peaks were eluted from GMP prepared by ethanol precipitation and ultrafiltration using Mono Q anionic chromatography, while only 5 peaks were seen in TCA treated sample. The TCA pretreatment recovered only sialo-GMP (glycosylated) and eliminated all contaminated proteins; however, the recovery rate was the lowest (6.7% of the initial WPI). Ethanol precipitation recovered 20.4% of GMP from WPI and 75.7% was glycosylated, but the heating process might lead to degradation of glycosidic residues. Ultrafiltration was found to be the most effective in recovering GMP. The recovery rate was 33.9% with 81.6% sialo-GMP. We concluded that carbohydrate profile of GMP varied widely and depended on the isolation method. Based on the high recovery of sialo-GMP, the combination of ultrafiltration and anionic chromatography might be a suitable and practical approach on an industrial scale.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations36
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy ScienceMême sujetProtein Hydrolysis and Bioactive PeptidesTravaux en français237 207