Egg proteins: fractionation, bioactive peptides and allergenicity
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
Abstract Eggs are an important source of macro and micronutrients within the diet, comprised of proteins, lipids, vitamins, and minerals. They are constituted by a shell, the white (containing 110 g kg −1 proteins: ovalbumin, ovotransferrin, ovomucoid, lysozyme and ovomucin), and the yolk (containing 150–170 g kg −1 proteins: lipovitellins, phosvitin, livetins, and low‐density lipoproteins). Owing to their nutritional value and biological characteristics, both the egg white and yolk proteins are extensively fractionated using different techniques (e.g., liquid chromatography, ultrafiltration, electrophoresis, and chemical precipitation), in which liquid chromatography is the most commonly used technique to obtain individual proteins with high protein recovery and purity to develop novel food products. However, concerns over allergenic responses induced by certain egg proteins (e.g., ovomucoid, ovalbumin, ovotransferrin, lysozyme, α ‐livetin, and lipoprotein YGP42) limit their widespread use. As such, processing technologies (e.g., thermal processing, enzymatic hydrolysis, and high‐pressure treatment) are investigated to reduce the allergenicity by conformational changes. In addition, biological activities (e.g., antioxidant, antimicrobial, antihypertensive, and anticancer activities) associated with egg peptides have received more attention, in which enzyme hydrolysis is demonstrated as a promising way to break polypeptides sequences and produce bioactive peptides to provide nutritional and therapeutic benefits for human health. © 2018 Society of Chemical Industry
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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