Phosphorylation modification of collagen peptides from fish bone enhances their calcium-chelating and antioxidant activity
Notice bibliographique
Résumé
In order to investigate the impact of phosphorylation modification on fish bone collagen peptide (CP), CP was subjected to phosphorylation modification to generate phosphorylated collagen peptide (P-CP). CP and P-CP were further chelated with calcium to form calcium-chelated collagen peptide (Ca-CP) and calcium-chelated phosphorylated collagen peptide (Ca-P-CP). The structural changes before and after phosphorylation and chelation reaction were characterized. Additionally, their stability and antioxidant activity were evaluated. The calcium-binding capacity of CP was significantly enhanced by phosphorylation, and the highest calcium-chelating capacity reached 128.21 mg/g. The introduction of phosphate ions caused esterification reaction, while the carboxyl groups, amino groups and phosphate groups of CP and P-CP were responsible for binding to calcium ions. Ca-P-CP exhibited an excellent stability (calcium retention rates >80%) towards a wide range of temperatures, pH as well as gastrointestinal digestion. Furthermore, DPPH and superoxide anion radical scavenging activities of CP and P-CP were significantly increased after chelation with calcium ions. Overall, phosphorylation modification can effectively improve the calcium-chelating ability of CP, while the resultant chelates possessed high antioxidant activity and stability. The chelates in the present study are promising to be applied as calcium supplements with high efficiency, bioactivity and stability.
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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 ».