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Enregistrement W2282542030 · doi:10.14288/1.0166186

Dietary proteins as precursors of dipeptidyl-peptidase IV inhibitors — allies to complement pharmacotherapy in the management of type 2 diabetes

2015· article· en· W2282542030 sur OpenAlexaff
Isabelle M. E. Lacroix

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDipeptidyl peptidasePharmacotherapyComplement (music)Type 2 diabetesDipeptidyl peptidase-4MedicineDiabetes mellitusPharmacologySitagliptinChemistryEndocrinologyInternal medicineBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibition of the enzyme dipeptidyl-peptidase IV (DPP-IV) is a promising approach for managing hyperglycemia in type 2 diabetes. The overall objective of this study was to produce, from dietary proteins, peptides able to inhibit the activity of DPP-IV and study their mechanisms of action. The potential of proteins from various food commodities to serve as precursors of DPP-IV inhibitors was first investigated using an in silico approach. Peptide sequences reported to have DPP-IV inhibitory activity were found in all proteins studied, including those from milk, a food product shown in several studies to have beneficial effects on glycemic regulation. Therefore, milk proteins were selected for hydrolysis using different proteases to release the active fragments. Fractionation of the most active hydrolysates, the peptic digests of whey protein isolate and α-lactalbumin, revealed a number of peptides with varying effectiveness and modes of inhibition. Among the sequences identified, the β-lactoglobulin-derived peptides ⁴⁶LKPTPEGDL⁵⁴ and ⁴⁶LKPTPEGDLEIL⁵⁷ displayed the greatest potency (IC₅₀ = 54 and 57 µM, respectively) and inhibited DPP-IV in an un-competitive manner. Peptide arrays were investigated as an alternative strategy to screen food proteins for the presence of DPP-IV inhibitory peptides within their sequences. Using SPOT technology, 114 deca-peptides spanning the entire sequence of α-lactalbumin were synthesized on cellulose membranes and their binding to and inhibition of DPP-IV were studied. SPOT- and traditionally-synthesized peptides displayed consistent trends in DPP-IV inhibitory activity, confirming that peptide arrays can be used to complement or support the traditional methods currently used to identify DPP-IV inhibitors. Lastly, the effect of protein-derived peptides on the activity of porcine and human DPP-IV, the two most commonly used species to assess DPP-IV activity in vitro, was compared. The enzymes differed in their susceptibility to inhibition by 43 of the 62 peptides investigated. Generally, porcine DPP-IV was inhibited more strongly than the human enzyme. Findings from this research showed that DPP-IV inhibitory peptides can be generated from dairy proteins. These natural inhibitors, although less effective than synthetic drugs, could be used to complement pharmacotherapy in the management of type 2 diabetes. Additional research to evaluate their efficacy in humans is, however, needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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