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Enregistrement W3215676416 · doi:10.7939/r3-s4xc-7a66

Development and characterization of peptides with antidiabetic activities from oat protein

2021· article· en· W3215676416 sur OpenAlexaboutno aff
L Fuentes

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) occurs when the cells in the body are unable to respond to the effect of insulin, resulting in a state of hyperglycemia that could involve other health complications. The prevalence of this disease generates a great concern worldwide and suggests a move towards prevention through diet and lifestyle modifications. For instance, oats consumption has been related to blood lipid and glucose regulation, mostly from its fiber and phenolic compounds. Recently, oat protein content started gaining importance due to its functional capacities and glucose regulatory effects; however, research is still limited. Exploring oat protein health benefits could leverage the Canadian oat production process to obtain value-added products since western provinces are known to be the major oat producers in the country. Therefore, this research aimed to generate antidiabetic peptides from oat protein to inhibit α-amylase, α-glucosidase, and dipeptidyl peptidase (DPP)-IV enzymes. In this study, oat protein hydrolysates were prepared by alcalase and flavourzyme treatment and then fractionated based on their different molecular weight and hydrophobicity. Enzyme inhibition assays in vitro indicated that the relatively hydrophobic fraction with a molecular weight of 1-5 kDa inhibited enzymes that regulate glucose digestion, absorption, and metabolism activities. Identification of oat peptides from the most effective sequence was made using LC-MS/MS. The analysis disclosed the presence of two 8 amino acid sequences from the most effective fractions, identified from 12S oat globulin (GDVVALPA and DVVALPAG) and new de novo sequences rich in amino acids like proline, leucine, valine, phenylalanine, and glutamine. The results suggest that proline plays a crucial inhibitory role and may favor hydrophobic interactions and hydrogen bonding at these enzymes' active site. Hydrophobic characteristics combined with the presence of amino acids like proline, valine, and leucine, especially the enclosed Leu-Pro sequence found in potent DPP-IV inhibitors, might have conferred their antidiabetic effect. α-Amylase, α-glucosidase, and DPP4 inhibitors are used as targets in the development of antidiabetic drugs. Thus, the ability to generate peptides with antidiabetic activities from oat represents a strategy to develop natural healthy products or functional foods for T2DM prevention and management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,150
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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