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Enregistrement W4402816990 · doi:10.3390/molecules29184402

Bioactive Properties of Enzymatic Gelatin Hydrolysates Based on In Silico, In Vitro, and In Vivo Studies

2024· article· en· W4402816990 sur OpenAlexaff
Fenny Crista A. Panjaitan, Sin-Ting Shie, Sunghoon Park, Tesalonika Sevi, Wen-Ling Ko, Rotimi E. Aluko, Yu‐Wei Chang

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilNational Taiwan University
Mots-clésIn vivoHydrolysateChemistryAntioxidantIn silicoBiochemistryPharmacologyPeptideBiologyHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This current study aims to analyze the potential bioactivities possessed by the enzymatic hydrolysates of commercial bovine, porcine, and tilapia gelatins using bioinformatics in combination with in vitro and in vivo studies. The hydrolysate with superior inhibition of angiotensin converting enzyme (ACE) activity was used to treat the D-galactose (DG)-induced amnesic mice. In silico digestion of the gelatins led to the identification of peptide sequences with potential antioxidant, ACE-inhibitory, and anti-amnestic properties. The results of in vitro digestion revealed that the <1 kDa peptide fraction of porcine gelatin hydrolysate obtained after 1 h digestion with papain (PP) (PP1, <1 kDa) potently inhibited ACE, acetylcholinesterase, and prolyl endopeptidase activities at 87.42%, 21.24%, and 48.07%, respectively. Administering the PP1 to DG-induced amnesic mice ameliorated the spatial cognitive impairment and Morris water maze learning abilities. The dentate area morphology in the PP1-treated mice was relatively similar to the control group. In addition, PP1 enhanced the antioxidant capacity in the DG-induced amnesic mice. This study suggests that PP1 could serve as a potential treatment tool against oxidative stress, hypertension, and neurodegenerative diseases.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,511

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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