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Enregistrement W3022757015 · doi:10.3390/membranes10050090

Electroseparation of Slaughterhouse By-Product: Antimicrobial Peptide Enrichment by pH Modification

2020· article· en· W3022757015 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrolysatePeptideUltrafiltration (renal)AntimicrobialChemistryPreservativeAntimicrobial peptidesContext (archaeology)ChromatographyFood scienceFractionationFraction (chemistry)BiochemistryHydrolysisBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fractionation of bioactive peptides from hydrolysate is a main challenge to produce efficient alternative for synthetic additives. In this work, electrodialysis with ultrafiltration membrane (EDUF) was proposed to increase the purity of one antimicrobial peptide from slaughterhouse by-product hydrolysate. This targeted-peptide, α137-141 (653 Da, TSKYR), inhibits a large spectrum of microbial growths and delays meat rancidity; therefore, if concentrated, it could be used as food antimicrobial. In this context, three pH values were investigated during EDUF treatment to increase the α137-141 purity: 4.7, 6.5, and 9. pH 9 showed the highest purity increase-75-fold compared to the initial hydrolysate. Although the whole hydrolysate contains more than 100 peptides, only six peptides were recovered at a significant concentration. In this fraction, the α137-141 peptide represented more than 50% of the recovered total peptide concentration. The EDUF α137-141-enriched fraction obtained in this optimized condition would be a promising natural preservative to substitute synthetic additives used to protect food.

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.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,502

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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