Insights into the Regulation of Algal Proteins and Bioactive Peptides Using Proteomic and Transcriptomic Approaches
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
Oceans abound in resources of various kinds for R&D and for commercial applications. Monitoring and bioprospecting allow the identification of an increasing number of key natural resources. Macroalgae are essential elements of marine ecosystems as well as a natural resource influenced by dynamic environmental factors. They are not only nutritionally attractive but have also demonstrated potential health benefits such as antioxidant, antihypertensive, and anti-inflammatory activities. Several bioactive peptides have been observed following enzymatic hydrolysis of macroalgal proteins. In addition, significant differences in protein bioactivities and peptide extracts of wild and cultivated macroalgae have been highlighted, but the metabolic pathways giving rise to these bioactive molecules remain largely elusive. Surprisingly, the biochemistry that underlies the environmental stress tolerance of macroalgae has not been well investigated and remains poorly understood. Proteomic and functional genomic approaches based on identifying precursor proteins and bioactive peptides of macroalgae through integrated multi-omics analysis can give insights into their regulation as influenced by abiotic factors. These strategies allow evaluating the proteomics profile of regulation of macroalgae in response to different growth conditions as well as establishing a comparative transcriptome profiling targeting structural protein-coding genes. Elucidation of biochemical pathways in macroalgae could provide an innovative means of enhancing the protein quality of edible macroalgae. This could be ultimately viewed as a powerful way to drive the development of a tailored production and extraction of high value molecules. This review provides an overview of algal proteins and bioactive peptide characterization using proteomics and transcriptomic analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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