Identification and characterization of a calcium-binding peptide from salmon bone for the targeted inhibition of α-amylase in digestion
Notice bibliographique
Résumé
α-Amylase, essential for carbohydrate digestion, relies on calcium (Ca) for its structural integrity and enzymatic activity. This study explored the inhibitory effect of salmon bone peptides on α-amylase activity through their interaction with the enzyme's Ca-binding sites. Among the various salmon bone hydrolysates, salmon bone trypsin hydrolysate (SBTH) exhibited the highest α-amylase inhibition. The peptide IEELEEELEAER (PIE), with a sequence of Ile-Glu-Glu-Leu-Glu-Glu-Glu-Glu-Leu-Glu-Ala-Glu-Arg from SBTH, was found to specifically target the Ca-binding sites in α-amylase, interacting with key residues such as Asp206, Trp203, His201, etc. Additionally, cellular experiments using 3 T3-L1 preadipocytes indicated PIE's capability to suppress adipocyte differentiation, and decreases in intracellular triglycerides, total cholesterol, and lipid accumulation. In vivo studies also showed a significant reduction in weight gain in the group treated with PIE(6.61%)compared with the control group (33.65%). These findings suggest PIE is an effective α-amylase inhibitor, showing promise for obesity treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».