A Quinoa Protein Hydrolysate Fractionated by Electrodialysis with Ultrafiltration Membranes Improves Maternal and Fetal Outcomes in a Mouse Model of Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Scope Quinoa intake exerts hypoglycemic and hypolipidemic effects in animals and humans. Although peptides from quinoa inhibit key enzymes involved in glucose homeostasis in vitro, their in vivo antidiabetic properties have not been investigated. Methods and results This study evaluated the effect of oral administration of a quinoa protein hydrolysate (QH) produced through enzymatic hydrolysis and fractionation by electrodialysis with ultrafiltration membrane (EDUF) (FQH) on the metabolic and pregnancy outcomes of Lepdb/+ pregnant mice, a preclinical model of gestational diabetes mellitus. The 4‐week pregestational consumption of 2.5 mg mL −1 of QH in water prevented glucose intolerance and improves hepatic insulin signaling in dams, also reducing fetal weights. Sequencing and bioinformatic analyses of the defatted FQH (FQHD) identified 11 peptides 6–10 amino acids long that aligned with the quinoa proteome and exhibited putative anti‐dipeptidyl peptidase‐4 (DPP‐IV) activity, confirmed in vitro in QH, FQH, and FDQH fractions. Peptides homologous to mouse and human proteins enriched for biological processes related to glucose metabolism are also identified. Conclusion Processing of quinoa protein may be used to develop a safe and effective nutritional intervention to control glucose intolerance during pregnancy. Further studies are required to confirm if this nutritional intervention is applicable to pregnant women.
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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 | 0,000 |
| 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 ».