Effect of Protease Type and Peptide Size on the In Vitro Antioxidant, Antihypertensive and Anti-Diabetic Activities of Eggplant Leaf Protein Hydrolysates
Notice bibliographique
Résumé
Solanum macrocarpon (eggplant) leaf protein isolate (ELI) was hydrolyzed using four different enzymes to produce hydrolysates from alcalase (AH), chymotrypsin (CH) pepsin (PH) and trypsin (TH). CH had an overall stronger antioxidant property and was separated using ultrafiltration membranes into <1, 1–3 and 3–5 kDa peptide fractions. Gel-permeation chromatography confirmed conversion of the ELI (average of 22 kDa) into protein hydrolysates that contained smaller peptides (<6 kDa). A total of 23 peptides consisting of tri and tetrapeptides were identified from the CH, which is a wider spectrum when compared to seven for AH and four each for TH and PH. CH exhibited stronger scavenging activities against DPPH and hydroxyl radicals. CH and TH exhibited the strongest inhibitions against angiotensin-converting enzyme. In contrast, AH was the strongest inhibitor of α-amylase while AH and PH had strong inhibitory activities against α-glucosidase when compared with other hydrolysates. Ultrafiltration fractionation produced peptides that were stronger (p < 0.05) scavengers of DPPH, and hydroxyl radicals, in addition to better metal-chelating and enzyme inhibition agents. The study concluded that the eggplant protein hydrolysates and the UF fractions may find applications in tackling oxidative stress-related diseases and conditions involving excessive activities of the metabolic enzymes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».