MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008401674 · doi:10.1021/jf302100m

Comparative Proteomic Analysis of Egg White Proteins under Various Storage Temperatures

2012· article· en· W2008401674 sur OpenAlexaff
Ning Qiu, Meihu Ma, Lei Zhao, Wen Liu, Yuqi Li, Yoshinori Mine

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEgg whiteOvalbuminOvotransferrinStorage proteinProteomeClusterinChemistryProteomicsWarehouseTrehaloseBiochemistryFood scienceBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the effect of storage temperature was suggested to be a more important factor than that of storage time on changes in unfertilized egg white proteins, no comprehensive analysis of the thermally induced egg white protein changes was carried out. This study presents a proteomic analysis of the changes in unfertilized egg white proteins after 15 days of storage at 4, 20, and 37 °C. Using two-dimensional electrophoresis followed by MALDI-TOF MS/MS, 32 protein spots representing 8 proteins were identified with significant differences in abundance when stored at different temperatures. An accelerated degradation of ovalbumin, possibly resulting from the reduction of antiprotease, was observed after the storage at higher temperature. In addition, an increase in the formation of ovalbumin complexes and a decrease in lipocalin family proteins were detected with increasing storage temperature, which may indicate a thermally promoted change in chicken eggs. The decrease of clusterin during the high-temperature storage was suggested to be an effective biomarker for egg quality evaluation. These findings will give insight into the effects of storage temperature on changes in unfertilized egg white proteins during storage and provide a better understanding of the thermally induced biochemical changes that may affect the egg deteriorative process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations71
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetProteins in Food SystemsTravaux en français237 207