Preparation of Low-Phenylalanine Macro Peptides and Estimation of its Phenylalanine Content by Fluorometric Technique
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the study were to prepare macro peptides low in phenylalanine (Phe) from non-conventional raw materials, and to demonstrate the feasibility of using the fluorometric technique to measure the diminution of their Phe content. Aqueous solution of flours of legumes, and amaranth panicles were used to elaborate the concentrates by using isoelectric precipitation. These protein concentrates, and a whey solution were incubated with proteolytic enzymes to hydrolyze the peptide link at the aromatic amino acids, and then these macro peptides were filtrated through activated charcoal, in order to reduce its phenylalanine concentration. The Phe concentration, of the each prepared macro peptides, was analyzed by using fluorometric technique, and it was later validated by using HPLC. The crude protein contents in the concentrates have varied from 90% in the protein isolate from lentils, 76% in those from the frijol white, and 44% in those from amaranth panicles. Protein concentrates, and whey were hydrolyzed by using the following enzymes: pepsin from the pig gastric mucosa, protease from Aspergillus oryzae, and protease type XIV from Streptomyces griseus. It was determined that the enzymes with the better hydrolysis capacity, were the proteases from S. griseus and A. oryzae. The macro peptides with non-linked phe were filtered through activated charcoal. Reductions of Phe of up to 99% in the second and third filtrate were observed and this reduction was corroborated by using HPLC technique. It was also established the higher sensitivity of the fluorometric method to detect Phe, than the HPLC technique.
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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 ».