Effects of bioactive molecules on the concentration of biogenic amines in foods and biological systems
Notice bibliographique
Résumé
Biogenic amines (BAs) are a group of molecules naturally present in foods that contain amino acids, peptides, and proteins as well as in biological systems. In foods, their concentrations typically increase during processing and storage because of exposure to microorganisms that catalyze their formation by releasing amino acid decarboxylases. The concentrations of BAs above certain values are indicative of unsafe foods due to associate neuronal toxicity, allergenic reactions, and increase risks of cardiovascular diseases. There are therefore various strategies that focus on the control of BAs in foods mostly through elimination, inactivation, or inhibition of the growth of microorganisms. Increasingly, there are works on bioactive compounds that can decrease the concentration of BAs through their antimicrobial activity as well as the inhibition of decarboxylating enzymes that control their formation in foods or amine oxidases and N -acetyltransferase that control the degradation in vivo. This review focusses on the role of food-derived bioactive compounds and the mechanism by which they regulate the concentration of BAs. The findings are that most active molecules belong to polyphenols, one of the largest groups of plant secondary metabolites, additionally other useful +compounds are present in extracts of different herbs and spices. Different mechanisms have been proposed for the effects of polyphenols depending on the model system. Studies on the effects in vivo are limited and there is a lack of bioavailability and transport data which are important to assess the importance of the bioactive molecules.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».