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Enregistrement W2812191565 · doi:10.1039/c8fo00589c

A spent hen muscle protein hydrolysate: a potential IL-10 stimulator in a murine model

2018· article· en· W2812191565 sur OpenAlexafffund
Wenlin Yu, Catherine J. Field, Jianping Wu

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Livestock and Meat Agency
Mots-clésHydrolysateMuscle proteinChemistryBiochemistryFood scienceBiologyCell biologySkeletal muscleAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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