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Enregistrement W2801197990 · doi:10.1007/s10989-018-9713-x

Production and Identification of Biologically Active Peptides Derived from By-product of Hen Egg-Yolk Phospholipid Extraction

2018· article· en· W2801197990 sur OpenAlexaff
Ewelina Eckert, Aleksandra Zambrowicz, Łukasz Bobak, Agnieszka Zabłocka, J. Chrzanowska, Tadeusz Trziszka

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Peptide Research and Therapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundEuropean CommissionKrajowy Naukowy Osrodek WiodacyNational Research Centre
Mots-clésProteaseYarrowiaProteasesChemistryYeastYolkBiochemistryAntioxidantSize-exclusion chromatographySerine proteaseHydrolysateChromatographyPhospholipidFood scienceMembraneEnzymeHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologically active peptides derived from food proteins have been increasingly popular due to their therapeutic properties. This paper attempts to utilize a by-product of phospholipid extraction from egg yolk as a source of peptides with antioxidant [radical scavenging capacity, Fe 2+ chelating effect, reducing power (FRAP)] and ACE-inhibitory activity. In addition, in this research we analysed the ability to release bio-peptides of a non-commercial proteases obtained from Yarrowia lipolytica yeast. Yeast serine protease exert greater ability to evaluate antioxidant and ACE inhibitory activity than yeast aspartyl protease during degradation of protein by-product. Purification procedures including membrane filtration, gel filtration chromatography and reversed-phase high-performance liquid chromatography led to obtain a decapeptide QSLVSVPGMS with strong DPPH free radical scavenging and ACE inhibitory activities. A new application of the serine protease from Y. lipolytica yeast in the production of bioactive peptides from egg yolk protein by-product was demonstrated.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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