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Enregistrement W4206331989 · doi:10.1177/23978473211061428

Safety assessment of purine nucleosidase from <i>Aspergillus luchuensis</i>

2021· article· en· W4206331989 sur OpenAlexaff
Trung D. Vo, Jwar Meetro, Seth Floyd, Barry Lynch, Shahrzad Tafazoli, A. Ichihara, Go Chikamatsu

Notice bibliographique

RevueToxicology Research and Application · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Molecular Research
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurinePurine analogueChemistryPurine metabolismAmes testPharmacologyBiochemistryFood scienceBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purine nucleosidase (EC 3.2.2.1) catalyzes the N-riboside hydrolysis of purine nucleosides to D-ribose and a purine base. This enzyme may be used in the production of beer and other alcoholic beverages to reduce the purine content of these products. Purine nucleosidase was obtained from Aspergillus luchuensis naturally occurring in grain sources. The safety profile of purine nucleosidase is not well documented in the scientific literature, and a series of toxicological studies were undertaken to investigate the safety of its use in food production. Purine nucleosidase from A. luchuensis was non-mutagenic and non-clastogenic in a standard Ames test and in vitro mammalian chromosome aberration assay. Administration of purine nucleosidase in a 90-day subchronic toxicity study in Sprague-Dawley rats did not elicit adverse findings on any hematology, clinical chemistry, urinalysis, organ weight, or histopathological parameter at doses up to 1700 mg total organic solids (TOS)/kg body weight/day, the highest dose tested. The results suggest purine nucleosidase to lack systemic toxic effect. The no-observed-adverse-effect level was concluded to be 1700 mg TOS/kg body weight/day. The results of the toxicology studies support the safety of purine nucleosidase from a non-genetically modified strain of A. luchuensis when used in food production.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,339

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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