Purification of Extracellular Protease from Staphylococcus simulans QB7and Its Ability in Generating Antioxidant and Anti-inflammatory Peptides from Meat Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Proteases, especially microbial proteases, are widely used in food processing. The purpose of this study was aimed to purify an extracellular protease produced by the strain Staphylococcus simulans QB7 and to evaluate its ability in hydrolyzing meat proteins and generating antioxidant and anti-inflammatory peptides. The optimal conditions for producing the enzyme were as follows: inoculum ratio, 10%; initial pH, 6.5; temperature, 32 °C; incubation time, 36 h; and rotation speed, 160 rpm. The protease had a molecular weight of approximately 47 kDa, possessing the optimal activity at 50 °C, pH 7.0, The protease was stable at pH 4.0–8.0 and 30–60 °C, and the activity was improved by Na+, Mg2+, Ca2+, and Zn2+ ions, whereas it was inhibited by Cu2+, Co2+, Fe3+, Ba2+, Fe2+, β-M, and ethylene diamine tetraacetic acid disodium salt (EDTA). The protease could effectively hydrolyze meat proteins, and the generated hydrolysate could significantly inhibit tumor necrosis factor-alpha (TNFα)-induced oxidative stress, including superoxide and malondialdehyde levels and inflammation (vascular adhesion molecule-1 [VCAM-1] and cyclooxygenase 2 [COX2)) in human vascular EA.hy926 cells. The present findings support the ability of S. simulans QB7 protease in generating antioxidant and anti-inflammatory peptides during the fermentation of meat products.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».