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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 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)0,000
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,043
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 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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