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Enregistrement W2972581580 · doi:10.3390/nu11092166

Glycated Beef Protein Hydrolysates as Sources of Bitter Taste Modifiers

2019· article· en· W2972581580 sur OpenAlexafffund
Chunlei Zhang, Adeola M. Alashi, Nisha Singh, Prashen Chelikani, Rotimi E. Aluko

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésHydrolysateFood scienceGlycationQuinineMaillard reactionChemistryTasteBiochemistryMedicineReceptorHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being averse to bitter taste is a common phenomenon for humans and other animals, which requires the pharmaceutical and food industries to source compounds that can block bitterness intensity and increase consumer acceptability. In this work, beef protein alcalase hydrolysates (BPAH) and chymotrypsin hydrolysates (BPCH) were reacted with glucose to initiate Maillard reactions that led to the formation of glycated or advanced glycation end products (AGEs), BPAH-AGEs and BPCH-AGEs, respectively. The degree of glycation was higher for the BPAH-AGEs (47–55%) than the BPCH-AGEs (30–38%). Analysis by an electronic tongue instrument showed that BPAH-AGEs and BPCH-AGEs had bitterness scores that were significantly (p < 0.05) less than quinine. The addition of BPAH-AGEs or BPCH-AGEs to quinine led to significant (p < 0.05) reductions (up to 38%) in bitterness intensity of quinine. The use of 3% hydrolysate to react with glucose yielded glycated peptides with a stronger ability to reduce quinine bitterness than when 1% was used. Calcium release from HEK293T cells stably expressing the T2R4 human bitter taste receptor was significantly (p < 0.05) attenuated by BPAH-AGEs (up to 96%) and BPCH-AGEs (up to 92%) when compared to the BPAH (62%) and BPCH (3%) or quinine (0%). We concluded that BPAH-AGEs and BPCH-AGEs may be used as bitter taste blockers to formulate better tasting foods.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,570

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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