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Enregistrement W2790008772 · doi:10.3382/ps/pex457

Protein hydrolysate from turkey meat and optimization of its antioxidant potential by response surface methodology

2018· article· en· W2790008772 sur OpenAlexaff
Daoying Wang, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésHydrolysateDPPHABTSAntioxidantChemistryFood scienceHydrolysisResponse surface methodologyEnzymatic hydrolysisIngredientBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research was to optimize antioxidant potential of hydrolyzed protein using Flavourzyme assisted hydrolysis of turkey meat and compare the antioxidant activity of hydrolysates from turkey meat, chicken, and beef. Response surface methodology (RSM) was used to determine the optimal Flavourzyme hydrolysis conditions for preparation of hydrolysate from turkey meat, which were at a temperature of 50.09°C, pH of 5.42, and processing time of 1.08 hours. For comparison, antioxidant activities of the hydrolysate from turkey meat, chicken, and beef under the optimum conditions were determined using reducing power, 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzthiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) radical cation, hydroxyl radical, and 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activities. The antioxidant activity of turkey meat and chicken meat was significantly higher than that of beef (P < 0.05). Therefore Flavourzyme could be regarded as an effective hydrolytic enzyme for preparation of antioxidant hydrolysate from turkey meat, indicating the potential use of it as a functional food ingredient with shelf-life extension purposes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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