A spent hen muscle protein hydrolysate: a potential IL-10 stimulator in a murine model
Notice bibliographique
Résumé
Dietary proteins harbour bioactive peptides that exert various physiological activities. Chicken meat prepared from spent layers from the egg industry is an inexpensive source of protein for the production of bioactive peptides. This study explored the effect of hen muscle-derived peptides prepared by enzymatic hydrolysis on immune functions. The hydrolysate was incorporated into the diet of weanling Sprague-Dawley rats (n = 8 per diet) for 3 weeks at 2% or 5% addition (w/w diet). At a dose of 5% (w/w) the hydrolysate exhibited immunomodulatory effects on splenocytes, including a lower proportion of OX6+ (professional antigen presenting cells) and a higher proportion of CD11b/c+ cells (macrophages/monocytes) (p < 0.05) compared to the isonitrogenous control diet. Meanwhile, the production of anti-inflammatory cytokine interleukin (IL)-10 by splenocytes stimulated ex vivo with mitogens was significantly higher from hydrolysate treatment; there was no significant difference in the other cytokines (IL-1β, tumor necrosis factor (TNF)-α, interferon (IFN)-γ, IL-6 and IL-2) investigated. Supplementing with the hydrolysate did not alter the growth, food intake and organ weights in young rodents. These results indicated that the spent hen muscle protein hydrolysate has the potential to be developed for value-added products with anti-inflammatory properties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».