Antioxidant proteins and peptides to enhance the oxidative stability of meat and meat products: A comprehensive review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lipid oxidation is among the major flaw-grounding processes in meat and meat-based products that can affect interactions among lipids and proteins, leading to critically undesirable changes. Therefore, it is imperative to control lipid oxidation in meat allied products to enhance consumer acceptability. Moreover, lipid oxidation is somber dilemma visage by the meat processing industry, affects food constituents, leading to detrimental alterations that can impart the deleterious effects on human health upon consumption. Various synthetic (butylated hydroxyanisole (BHA), butylated hydroxytoluene (BHT), and tertiary butylhydroquinone (TBHQ)) and natural antioxidants (vitamin C, vitamin A, tocopherols, especially vitamin E, flavonoids particularly quercetin, proteins, and peptides) as well as preservatives are employed to extend the storability of meat and resultants products; however, great consideration is paid to the utilization of natural antioxidants due to the harmful side effects imparted by synthetic counterparts. Recently, bioactive peptides are claimed to thwart lipid oxidation in meat and other products; in addition, these antioxidant peptides have also been reported to possess substantial health-promoting potential besides controlling oxidation. Therefore, the present review is intended to emphasize the sources, production methods, and applications of antioxidant proteins and peptides to control oxidative degradation in meat products and the potential health benefits of bioactive peptides. Furthermore, the techniques available for the extraction, characterization, and assessment of the antioxidant capability of bioactive peptides are discussed critically in this review.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle