Technology Optimization, Antioxidant Activities and Characteristics of Peptide from Egg White
Notice bibliographique
Résumé
In order to optimize enzymolysis technology for production of antioxidant peptides from egg white,the effects of enzyme activity,enzymolysis temperature,egg white content and pH were analyzed by orthogonal test with the scavenging rate of hydrolysate to DPPH radical as an index.Scavenging effects of the hydrolysate on hydroxyl radical,superoxide anion radical,lipid peroxidation and its total reduction capacity were investigated using ascorbic acid as controls,and its partial characteristics were also explored.Flavourzyme was screened out from four kinds of alkaline protease,neutral protease,trypsin and flavourzyme and enzymolysis time was 90 min.The optimum conditions were as follows:pH 5,enzymolysis temperature 45 ℃,egg white content 8% and enzyme activity 1 125 U.under such conditions,Scavenging rates of the hydrolysate on DPPH radical was 53.273%.Scavenging effects on hydroxyl(0.308 4～1.542 mg/mL) and superoxide anion radical(0.089～0.443 mg/mL) increased with its concontration,and their half inhibitory concentration(IC50) value was 0.092 mg/mL and 0.021 6 mg/mL for VC,1.24 mg/mL and 0.054 mg/mL for the hydrolysate,respectively.Inhibition effects of the hydrolysate to lipid peroxidation(0.667 ～10.667 mg/mL) decreased with increasing concentration,but it was activated within 0.667～10.667 μg/mL.Isoelectric point of the hydrolysate was about pH=3,scavenging effects of the hydrolysate on hydroxy radical decreased with increasing temperature,and its solubility increased linearly within pH 2～10.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».