Sweet Taste Receptors and Associated Sweet Peptides: Insights into Structure and Function
Notice bibliographique
Résumé
Long-term consumption of a high-sugar diet may contribute to the pathogenesis of several chronic diseases, such as obesity and type 2 diabetes. Sweet peptides derived from a wide range of food sources can enhance sweet taste without compromising the sensory properties. Therefore, the research and application of sweet peptides are promising strategies for reducing sugar consumption. This work first outlined the necessity for global sugar reduction, followed by the introduction of sweet taste receptors and their associated transduction mechanisms. Subsequently, recent research progress in sweet peptides from different protein sources was summarized. Furthermore, the main methods for the preparation and evaluation of sweet peptides were presented. In addition, the current challenges and potential applications are also discussed. Sweet peptides can stimulate sweetness perception by binding sweet taste receptors T1R2 and T1R3 in taste buds, which is an effective strategy for reducing sugar consumption. At present, sweet peptides are mainly prepared artificially by synthesis, hydrolysis, microbial fermentation, and bioengineering strategies. Furthermore, sensory evaluation, electronic tongues, and cell models have been used to assess the sweet taste intensity. The present review can provide a theoretical reference for reducing sugar consumption with the aid of sweet peptides in the food industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».