MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171689175 · doi:10.1002/jsfa.6476

Structure elucidation of <scp>ACE</scp>‐inhibitory and antithrombotic peptides isolated from mackerel skin gelatine hydrolysates

2013· article· en· W2171689175 sur OpenAlexaff
Zied Khiari, Daniel Rico, Ana Belén Martín‐Diana, Catherine Barry‐Ryan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrolysateScomberChemistryTroloxAntioxidantAntithromboticDPPHFood scienceMackerelHydrolysisPeptidePepsinBiochemistryFish <Actinopterygii>EnzymeBiologyFisheryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The fish-processing industry generates significant amounts of waste and by-products that are usually discarded. This study investigated the preparation of bioactive gelatine peptides from fish skin. Gelatine was extracted from mackerel (Scomber scombrus) skin and hydrolysed by pepsin for 1, 2, 6 and 24 h. All hydrolysates were screened for antioxidant, ACE-inhibitory and antithrombotic activities. RESULTS: Gelatine peptides obtained after 24 h of hydrolysis exhibited the highest antioxidant activity (DPPH reduction ∼80%, FRAP ∼130 µmol Trolox equivalent L(-1) ). These hydrolysates had high ACE-inhibitory activity (>70%) and were able to significantly (P < 0.05) inhibit platelet aggregation by about 30%, corresponding to moderate antithrombotic activity. CONCLUSION: The bioactive properties were mainly due to the presence of low-molecular-weight peptides of 337 and 423 Da.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Science of Food and AgricultureMême sujetProtein Hydrolysis and Bioactive PeptidesTravaux en français237 207