Optimization and Scale‐Up Preparation of Egg White Hydrolysate with Angiotensin I Converting Enzyme Inhibitory Activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Angiotensin I converting enzyme (ACE) plays an important role in regulation of blood pressure as it converts angiotensin I into angiotensin II (a potent vasoconstrictor). Food protein‐derived ACE inhibitory peptides have been considered as a safer alternative to antihypertensive drugs. In our previous study, three ACE inhibitory peptides were characterized from egg white ovotransferrin and their antihypertensive activity has been validated in spontaneously hypertensive rats. However, it is too costly to prepare these peptides from purified egg white ovotransferrin. The aims of the study were to determine the feasibility of preparing these peptides using egg white and then to optimize the conditions of preparing egg white hydrolysate. Taguchi's method was used to design experiments for optimization, which was established as follows: substrate %, pH of thermoase, time of thermoase digestion, ratio of pepsin to substrate, pH of pepsin, temperature of pepsin, and time of pepsin digestion were 7.5%, pH 8, 90 min, 1%, pH 2.5, 55 °C, and 180 min, respectively. The ACE inhibitory activity (IC 50 value) and peptide yield obtained under optimal condition were 30 ± 2 μg/mL and 77.5% ± 0.3%, respectively, which were comparable to the predicted values. Hydrolysate prepared at 150 L reactor showed comparable activity but low peptide yield. Results of this study demonstrated the feasibility of using egg white protein as the starting material to prepare a functional ingredient with potent ACE inhibitory activity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».