Mechanisms and prospects of foodprotein hydrolysates and peptide-induced hypolipidaemia
Notice bibliographique
Résumé
Hyperlipidaemia is an important risk factor for developing cardiovascular disease, a leading global health issue. While pharmaceutical interventions have proved efficacious in acute conditions, many hypolipidaemic drugs are known to induce adverse side effects. Due to a strong positive link between functional food components and human health, emerging research has explored the application of natural food-based strategies in disease management. One of such strategies involves the use of food proteins as precursors of peptides with a wide variety of beneficial health functions. Some plant, animal and marine-derived protein hydrolysates and peptides have shown promising hypolipidaemic properties when evaluated in vitro, in cultured mammalian cells and animal models. The products exert their functions via bile acid-binding and disruption of cholesterol micelles in the gastrointestinal tract, and by altering hepatic and adipocytic enzyme activity and gene expression of lipogenic proteins, which can modulate aberrant physiological lipid profiles. The activity of the protein hydrolysates and peptides depends on their physicochemical properties including hydrophobicity of amino acid residues but there is knowledge gap on detailed structure-function relationships and efficacy in hyperlipidaemic human subjects. Based on the prospects, commercial functional food products containing hypolipidaemic peptides have been developed for enhancement of cardiovascular health.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».