Technology for the Production and Utilization of Food Protein-Derived Antihypertensive Peptides: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Angiotensin converting enzyme (ACE)-inhibitory drugs have been used as therapeutic tools in the clinical management of hypertension and associated cardiovascular disorders. Food-derived ACE-inhibitory peptides have lower potency than similar acting drugs but the peptides usually have no adverse side effects and there is virtually no risk of overdosing that is associated with drugs. This review summarizes several patents that have reported the development of technologies for the production of potent food protein-derived hydrolysates and peptides, which can be used to formulate antihypertensive functional foods and nutraceuticals. A common process to all the patents is the use of proteases to split large inactive proteins into smaller bioactive peptides. Ultrafiltration may be combined with liquid chromatography methods to separate the peptides according to size alone or a combination of size and charge density, respectively. Efficacy of the protein hydrolysates or peptide fractions is evaluated first in an in vitro system and may then be confirmed by measuring their hypotensive ability in an appropriate animal model such as the spontaneously hypertensive rats. Finally, protein hydrolysates or peptide fractions that have hypotensive ability may then be used to formulate foods, beverages or pills that can be taken as therapeutic tools against hypertension.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».