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Enregistrement W4301391667 · doi:10.1080/10408398.2022.2119363

Health benefits of flaxseed and its peptides (linusorbs)

2022· review· en· W4301391667 sur OpenAlexaff
Youn Young Shim, Ji Hye Kim, Jae Youl Cho, Martin J. T. Reaney

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensGenome PrairieUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésNutraceuticalBiological activityChemistryBiochemistrySmall moleculeMechanism of actionComputational biologyBiologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

., cyclolinopeptides), lignans, soluble dietary fiber and omega-3 fatty acids. The LOs arise from post-translational modification of four or more ribosome-derived precursors. These compounds exhibit an array of biological activities, including suppression of T-cell proliferation, excessive inflammation, and osteoclast replication as well as induction of apoptosis in some cancer cell lines. The mechanisms of LO action are only now being elucidated but these compounds might interact with other active compounds in flaxseed and contribute to biological activity attributed to other flax compounds. This review focuses on both the biological interaction of LOs with proteins and other molecules and comprehensive knowledge of LO pharmacological and biological properties. The physicochemical and nutraceutical properties of LOs, as well as the biological effects of certain LOs, and their underlying mechanisms of action, are reviewed. Finally, strategies for producing LOs by either peptide synthesis or recombinant organisms are presented. This review will be the first to describe LOs as a versatile scaffold for the action of compounds to deliver physiochemically/biologically active molecules for developing novel nutraceuticals and pharmaceuticals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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