Alginate Oligosaccharides: Production, Biological Activities, and Potential Applications
Notice bibliographique
Résumé
Alginate, a group of polyuronic saccharides, has been widely used in both pharmaceutical and food industries due to its unique physicochemical properties as well as beneficial health effects. However, the potential applications of alginate are restricted because of its low water solubility and high solution viscosity when significant concentrations are needed, particularly in food products. Alginate oligosaccharides (AOS), oligomers containing 2 to 25 monomers, can be obtained via hydrolysis of glycosidic bonds, organic synthesis, or through biosynthesis. Generally, AOS have shorter chain lengths and thus improved water solubility when compared with higher molecular weight alginates of the same monomers. These oligosaccharides have attracted interest from both basic and applied researchers. AOS have unique bioactivity and can impart health benefits. They have shown immunomodulatory, antimicrobial, antioxidant, prebiotic, antihypertensive, antidiabetic, antitumor, anticoagulant, and other activities. As examples, they have been utilized as prebiotics, feed supplements for aquaculture, poultry, and swine, elicitors for plants and microorganisms, cryoprotectors for frozen foods, and postharvest treatments. This review comprehensively covers methods for AOS production from alginate, such as physical/chemical methods, enzymatic methods, fermentation, organic synthesis, and biosynthesis. Moreover, current progress in structural characterization, potential health benefits, and AOS metabolism after ingestion are summarized in this review. This review will discuss methods for producing and modified AOS with desirable structures that are suited for novel applications.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».