Slaughterhouse By-Product Valorization: Hydrolysis Degree Modification for Higher Antimicrobial Recovery by Electroseparation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the actual context of food safety and circular economy, the separation of the α137–141 antimicrobial peptide (TSKYR, 653 Da) coming from the hydrolysis of bovine hemoglobin, a non-valorized slaughterhouse by-product, and its reuse as a preservative agent for food products during storage would be of major interest. However, depending on the degree of hydrolysis (DH) of the bovine hemoglobin, the TSKYR peptide environment into the hydrolysate will be different and would impact its recovery yield by electrodialysis with ultrafiltration membranes (EDUF), a hybrid and eco-friendly technology. In this context, five DHs (3, 5, 10, 13 and 18%) were investigated to study the influence of the peptide populations on the α137–141 selective separation by EDUF. It appeared from these results that the most appropriate DH was of 5% since a lower population of peptides between 500 and 1000 Da was present and the subunits of hemoglobin were already digested. Hence, an enrichment factor of about 13 folds for the α137–141 was obtained in comparison with the initial hydrolysate. At our knowledge, it was the first time that the effect of the hydrolysis degree of a protein is demonstrated to impact preferentially the separation of a specific peptide by EDUF. Graphic Abstract
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».