ANGIOTENSIN I-CONVERTING ENZYME (ACE) INHIBITORY PEPTIDES FROM WHEY FERMENTED BY LACTOBACILLUS SPECIES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT From 2% (w/w) whey powder in growth media, inhibitory peptides against angiotensin I-converting enzyme (ACE) were studied with nine Lactobacillus species. Lb. brevis, Lb. helveticus and Lb. paracasei were proved to be the most effective strains in liberating ACE inhibitory peptides from whey protein. The inhibition rates of these peptides against ACE ranging from 93.3 to 100%. Several distinct peaks were eluted when the whey proteins were fractionated on a Delta Pak C18 column by reversed phase-high performance liquid chromatography (RP-HPLC). Among ACE inhibitory activities of 14 peptides purified by dialysis and by fractionation using RP-HPLC, two peptide fractions (H5 and H7) of Lb. helveticus showing IC50 values of 5.3 and 7.8 were the most potent ACE inhibitors. All of these peptides including some other peptides (H1 and B1), having strong inhibitory activities against ACE were pentapeptides positioning with Ala at their N-terminal and these petapeptides had mostly hydrophobic (Pro, Val and Leu) or aromatic (Phe) amino acids at the C-terminal. PRACTICAL APPLICATIONS There is a significant amount of research and interest in developing and charactering the peptides that inhibit angiotensin I-converting enzyme (ACE) activity as these natural products may have a role in blood pressure control in man. This study revealed that the identification of peptides, mostly composed of pentapeptides following fermentation of whey protein in growth medium with different strains have the ACE inhibitory activities. These peptides may have antihypertensive effect as natural and safe nutraceutical/functional ingredients, though the exact potency of the pentapeptides isolated in this experiment has not been determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».