Biochemical and structural characterization of sturgeon fish skin collagen (<i>Huso huso</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The potential use of sturgeon fish skin waste (Huso huso), an Iranian major sturgeon species, as a rich source for collagen extraction was evaluated. Yields of ASC and PSC obtained by acidic and enzymatic extractions were 9.98% and 9.08% (based on wet weight), respectively. SDS-PAGE profiles of both collagens led to classification of the proteins as type I with two different α chains (α1 and α2). Scanning electron microscopy (SEM) of the collagen sponges indicated dense sheet-like film linked by random-coiled filaments. Glycine was the most predominant amino acid, and the imino acids contents were 21.14% and 21.58% for ASC and PSC, respectively. Fourier-transform infrared spectra (FTIR) confirmed that pepsin digestion did not disrupt PSC triple helical structure. Denaturation and melting temperatures of ASC and PSC were 29.34°C, 92.03°C, and 29.89°C, 88.93°C, respectively. Thus, the sturgeon fish skin waste could serve as an alternative collagenous source for biomedical materials, food, and pharmaceutical applications. Practical applications Beluga (Huso huso) is one of the most important sturgeon fish on the Caspian Sea and aquaculture industries. With the exception of the meat and caviar, wastes generated after their processing are usually discarded. Skin and cartilage of sturgeon fish are the by-products of the processing, and they are often discarded as waste or used for low-value purposes, although they are a good source for production of collagen-based biomaterials. Collagen type I is the most abundant collagen in the skin and this work reports the sturgeon fish skin as an important collagen resource with potential for use in the food, biomedical, and cosmetic industries.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».