Functional Characterization of Mung Bean Meal Protein-Derived Antioxidant Peptides
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work was to characterize the antioxidant properties of some of the peptides present in bromelain mung bean meal protein hydrolysate (MMPH). The MMPH was subjected to two rounds of bioassay-guided reversed-phase HPLC separation followed by peptide identification in the most potent fractions using tandem mass spectrometry. Twelve antioxidant peptides, namely, HC, CGN, LAN, CTN, LAF, CSGD, MMGW, QFAAD, ERF, EYW, FLQL, and QFAW were identified and assayed for antioxidant properties. CTN, HC, CGN, and CSGD were the most potent (p < 0.05) DPPH radical scavengers with EC50 values of 0.30, 0.29, 0.28, and 0.30 mg/mL, respectively, which are lower than the 0.03 mg/mL obtained for reduced glutathione (GSH). CTN, HC, CGN, and CSGD exhibited the most potent (p < 0.05) scavenging activities against hydroxyl and superoxide radicals with EC50 values that are similar to those of GSH. The cysteine-containing peptides also had stronger ferric reducing antioxidant power and metal chelation activity than peptides devoid of cysteine. In contrast, MMGW, ERF, and EYW had poor radical scavenging and metal chelation activities. We conclude that the availability of the sulfhydryl group may have enhanced antioxidant potency while the presence of bulky groups such phenylalanine and tryptophan had an opposite effect.
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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 ».