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Enregistrement W2316550102 · doi:10.1021/jf403405r

Revisiting the Prospects of Plastein: Thermal and Simulated Gastric Stability in Relation to the Antioxidative Capacity of Casein Plastein

2013· article· en· W2316550102 sur OpenAlexaff
Chibuike C. Udenigwe, Sihong Wu, Kiesha Drummond, Min Gong

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCaseinProteaseHydrolysisLipid peroxidationBiochemistryProteasesChelationPeptideProteolysisEnzymeChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastein, a product of protease-induced peptide aggregation, is thought to possess unique physical properties and bioactivity, although its formation, stability, and functional mechanisms remain unclear. This study demonstrates that plastein is formed from bovine casein peptides with Alcalase by hydrophobic and electrostatic interactions and less likely by covalent bonding. The peptide aggregation enhanced the Fe(III) reducing potential and decreased the Fe(II) chelating activity (p < 0.05) of casein peptides, but there was no difference in inhibition of Fe-induced linoleic acid peroxidation after plastein reaction. The casein plastein product retained its antioxidative activities after being heated at 100 °C. However, simulated gastric protease treatment with pepsin and pancreatic enzymes resulted in enhanced reducing potential and metal chelation of the casein plastein and reduction of the inhibitory effect on lipid peroxidation. It appears that the plasteins were disintegrated and further hydrolyzed by gastric proteases on the basis of the antioxidative capacity and RP-HPLC profile being similar to those of the casein hydrolysates. Therefore, plastein reaction may not confer metabolic stability or enhance the antioxidative capacity of casein peptides for prospective functional food applications.

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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,175

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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