Valorization of animal waste proteins for agricultural, food production, and medicinal applications
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Animal waste proteins have been increasing in the past decade, along with consumer demands. Their huge volume and the environmental issues caused by improper treatment probably pose a massive threat to human health. These animal waste proteins contain many valuable bioactive peptides and can be used not only as nutrient substances but also as primary functional ingredients in many industries, including agriculture, food, and pharmaceuticals. However, the advancement of the value-added application of animal waste proteins within the past 10 years has not been elucidated yet. In this regard, this paper scrutinized the studies on the applications of hydrolysates and peptides from animal waste proteins throughout the last decade, hoping to display a whole picture of their value-adding applications. Methods The Web of Science and Google Scholar were searched from January 1, 2013, to December 12, 2023. This review included field trials, in vitro and in vivo assays, and in silico analysis based on literature surveys or proteolysis simulation. The quality of the included studies was evaluated by Journal Citation Reports, and the rationality of the discussion of studies included. Results Numerous studies were performed on the application potential of hydrolysates and peptides of animal waste proteins in agricultural, food, and medicinal industries. Particularly, due to the nutritional value, safety, and especially competitive effects, the peptide with antioxidant, antimicrobial, antihypertensive, antidiabetic, or antithrombotic activities can be used as a primary functional ingredient in food and pharmaceuticals. Discussion These value-added applications of animal waste proteins could be a step towards sustainable animal by-products management, and simultaneously, open new avenues in the rapid development of nutraceuticals and pharmaceuticals. However, further studies on the bioavailability and structure-activity relationship are required to verify their therapeutic effects.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».