Marine Bioactives and Their Application in the Food Industry: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The structurally diverse bioactive compounds found in marine organisms represent valuable resources for the food and pharmaceutical industries. The marine ecosystem encompasses over half of the world’s biota, providing an extensive range of bioactive compounds that can be extracted from various marine life forms, including marine microorganisms (such as bacteria, cyanobacteria, and actinobacteria), algae (both macroalgae and microalgae), invertebrates (including sponges, mollusks, echinoderms, and crustaceans), and, most importantly, fish. Many of these organisms thrive in extreme marine environments, leading to the production of complex molecules with unique biological functions. Consequently, marine biomolecules, such as lipids (especially polyunsaturated fatty acids), proteins/peptides, polysaccharides, carotenoids, phenolics, and saponins, exhibit a wide range of biological properties and can serve as valuable components in nutraceuticals and functional foods. Nevertheless, most of these biomolecules are susceptible to oxidation and degradation; encapsulation-based technologies tend to preserve them and increase their bioavailability and functions. These biological compounds demonstrate diverse activities, including antioxidant, anticancer, antithrombotic, anticoagulant, anti-inflammatory, antiproliferative, antidiabetic, antimicrobial, and cardioprotective effects, making them promising candidates for applications in the food industry. Despite their numerous health benefits, marine bioactive compounds have remained underutilized, not only in the food industry but also in the pharmaceutical and nutraceutical sectors. Therefore, this review aims to provide an overview of the various sources of marine bioactive compounds and their potential contributions to the food industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle