Separation of Bioactive Peptides by Membrane Processes: Technologies and Devices
Notice bibliographique
Résumé
Although many patents reported bioactive peptides with numerous demonstrated bioactivities and potential applications, there exist some limitations to the production of large quantities to satisfy the growing market demands. Indeed, considering that most functional peptides are present in complex matrices containing a large number of hydrolyzed protein fractions, their separation and purification are required. Some advances have been made in the use of conventional pressure-driven processes for the continuous production and separation of peptides, however, most of these patented technologies are not scalable and demonstrate a low selectivity when separating similar sized biomolecules. To improve the separation efficiency, the use of an external electric field during pressure-driven filtration was proposed and patented. However, whatever the claims, the pressure gradient brings about the accumulation of peptides at the nearby membrane surface and affects the membrane transport selectivity. To overcome these drawbacks, a recent patent proposed the simultaneous fractionation of acidic and basic peptides, using a conventional electrodialysis cell, in which some ion exchange membranes are replaced by ultrafiltration ones. The perspectives in the field of peptide separation will be the development of new membrane materials and new equipments such as microfluidic devices to improve selectivity and yield of production. Keywords: Bioactivity, bioactive peptide, concentration, devices, electrodialysis, electrophoresis, filtration membrane, ionexchange membranes, membrane processes, nanofiltration, nutraceuticals, patent, peptides, peptide sequence, purification process, separation, technology, ultrafiltration
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».