In vitro antioxidant and antihypertensive properties of sesame seed enzymatic protein hydrolysate and ultrafiltration peptide fractions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the in vitro antioxidant and antihypertensive potentials of sesame seed protein hydrolysate and its membrane ultrafiltration peptide fractions in comparison to the unhydrolyzed protein. Sesame seed protein isolate (SESPI) was prepared from the defatted sesame seed meal and then hydrolyzed using consecutive additions of pepsin and pancreatin to yield sesame protein hydrolysate (SESPH). The SESPH was subjected to membrane ultrafiltration consecutively to obtain fractions with peptide sizes of <1, 1-3, 3-5, and 5-10 kDa, respectively, which were then assayed for in vitro antioxidant and antihypertensive properties. The results showed that protein hydrolysis and fractionation led to significant (p < .05) increases in the content of hydrophobic amino acids. Radical scavenging and metal ion chelation were also significantly (p < .05) enhanced by these treatments. Inhibition of linoleic acid oxidation was stronger with the 1.0 mg/ml of sesame peptide samples in comparison to the mild inhibitory effect exhibited by the 0.5 mg/ml of samples. The <1 kDa peptide fraction was the most active inhibitor (81%) against angiotensin converting enzyme, whereas the bigger peptides (>3-5 and 5-10 kDa) were the most effective (75%-85% ) inhibitors against renin. These sesame products could be used as therapeutic agents in the development of health enhancing foods for the prevention and management of chronic diseases. PRACTICAL APPLICATIONS: Bioactive peptides have been produced from plant protein sources through in vitro enzymatic activities. Sesame seed peptides have demonstrated multifunctional potential to act as antioxidative and antihypertensive agents that could be utilized as ingredients for the development of novel functional foods and nutraceuticals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».