Anti‐inflammatory, anti‐oxidant, anti‐microbial properties of human milk derived peptides
Notice bibliographique
Résumé
Human milk (HM) digested and derived peptides (100 ug/mL) and tryptophan (Trp 50 ug/mL) were evaluated using MQ cells for NO assay, cell proliferation and cytotoxicity; cell viability and cytokines in MQ and Caco 2 cells and antioxidant properties with ORAC using standard protocols. Peptides ORAC Values (X±SD) TNFα (pg/ml) IL‐6 (pg/ml) NO (μM) Medium ‐ 781 976 35 Medium+LPS ‐ 6156 1136 90 23‐1 114±10 7684* 114* 60 23‐2 ‐ 5059 1068 150* 23‐3 ‐ 3952 1085 50 23‐4 3940±623 4188 1885 80 23‐5 3462±560 5259 1098 60 23‐6 3380±592 5590 1127 120* 23‐7 8205±552* 4933 1121 45 23‐8 6372±354* 4407 1055 55 Trp 50μg/ml 23563±317* 4869 1137 70 Trp showed the highest ORAC value. Peptide 23‐7 (YGYTGA) and peptide 23‐8 (ISELGW) with a single Trp gave higher ORAC values. All peptides excluding peptide 23‐1 significantly inhibited the production of TNFα in LPS stimulated mouse macrophage cells. The profile of IL‐1 β was similar to that of TNF α. Peptides 23‐2 and 23‐6 enhanced the production of NO. Peptides 23‐7 and peptide 23‐8 produced relatively low quantities of vasodilator molecule NO. These peptides appear to be anti‐oxidant and anti‐inflammatory due to their unique structure. The MTT assay showed all peptides did not affect the viability of mouse macrophage cells but induced a moderate degree of growth proliferation in Caco 2 cells. 23‐8 (ISELGW) also exhibited strong anti‐microbial properties. This specific peptide may be suitable as additives to infant formulas to reduce inflammation and oxidation in vulnerable infants. Supported by AFMNet and MICH.
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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 ».