MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393857696 · doi:10.1016/j.fochx.2024.101352

Identification and characterization of a calcium-binding peptide from salmon bone for the targeted inhibition of α-amylase in digestion

2024· article· en· W4393857696 sur OpenAlexaff
Zhe Xu, Shiying Han, Na Cui, Hanxiong Liu, Yan Xu, Hongrui Chen, Jianping Wu, Zhijian Tan, Ming Du, Tingting Li

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry X · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDalian Minzu UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAmylaseHydrolysateChemistryDigestion (alchemy)PeptideBiochemistryTrypsinCalciumEnzymeIn vivoAdipocyteProteolysisBiologyHydrolysisChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood Chemistry XMême sujetProtein Hydrolysis and Bioactive PeptidesTravaux en français237 207