Generation of Bioactive Peptides from Porphyridium sp. and Assessment of Their Potential for Use in the Prevention of Hypertension, Inflammation and Pain
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation, hypertension, and negative heart health outcomes including cardiovascular disease are closely linked but the mechanisms by which inflammation can cause high blood pressure are not yet fully elucidated. Cyclooxygenase (COX) enzymes play a role in pain, inflammation, and hypertension development, and inhibition of these enzymes is currently of great interest to researchers and pharmaceutical companies. Non-steroidal anti-inflammatory drugs are the drug of choice in terms of COX inhibition but can have negative side effects for consumers. Functional food ingredients containing cyclooxygenase inhibitors offer a strategy to inhibit cyclooxygenases without negative side effects. Several COX inhibitors have been discovered, to date, from marine and other resources. We describe here, for the first time, the generation and characterization of a bioactive hydrolysate generated using Viscozyme® and Alcalase from the red microalga Porphyridium sp. The hydrolysate demonstrates in vitro COX-1 inhibitory activity and antihypertensive activity in vivo, assessed using spontaneously hypertensive rats (SHRs). Peptides were identified and sequenced using MS and assessed using an in silico computational approach for potential bioactivities. The peptides predicted to be bioactive, including GVDYVRFF, AIPAAPAAPAGPKLY, and LIHADPPGVGL were chemically synthesized and cyclooxygenase inhibition was confirmed. Peptides AIPAAPAAPAGPKLY and LIHADPPGVGL had COX-1 IC50 values of 0.2349 mg/mL (0.16 µM) and 0.2193 mg/mL (0.2 µM), respectively. The hydrolysate was included in a food carrier (jelly candies) and an antihypertensive effect was observed in SHRs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».