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Enregistrement W4403118625 · doi:10.1016/j.clwas.2024.100172

Influence of enzymatic hydrolysis conditions on antimicrobial activities and peptide profiles of milk protein-derived hydrolysates from white wastewater

2024· article· en· W4403118625 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCleaner Waste Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensCentre in Green Chemistry and CatalysisAgriculture and Agri-Food CanadaParmalat (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrolysateEnzymatic hydrolysisAntimicrobialHydrolysisPeptideEnzymeFood scienceChemistryWastewaterAntimicrobial peptidesMilk proteinBiochemistryChromatographyMicrobiologyBiologyEnvironmental scienceOrganic chemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of our investigation lies in the hydrolysis of milk proteins found in the substantial wastewater generated by the dairy industry, particularly in the white and cleaning wastewater resulting from rinsing and cleaning-in-place processes in order to enhance the value of dairy constituents by producing a diverse population of peptides, including potential antimicrobial peptides generated by 4 different enzymes: pepsin, trypsin, pronase E, and thermolysin. The protein/peptide content was influenced by the degree of hydrolysis values ranging from 2 % to 13 %, and UPLC-MS/MS characterization reveals distinct peptide sequences in enzymatic hydrolysates. The impact of hydrolysis time was also examined, revealing significant differences between 30 minutes and 240 minutes, with 555 peptides identified at 30 minutes, increasing to 693 at 240 minutes. After 4 hours, grouping showed variations: 181 peptides (thermolysin), 153 (pepsin), 126 (trypsin), and 83 (pronase E). A comparative analysis of the characterized sequences with antimicrobial peptides databases identified 17 antimicrobial peptides after 240 minutes pronase E and thermolysin hydrolysis, though they were insufficient to inhibit strains like Clostridium tyrobutyricum and Pseudomonas aeruginosa . Antimicrobial assays also revealed that peptides from Pronase T30, Pronase T240, and Thermolysine T240 exhibited antifungal activity against Mucor racemosus (MIC 2.5 mg/mL), but none against Penicillium commune . The effet of enzymatic hydrolysis demonstrated in this study highlights, for the first time, the potential for valorizing dairy white wastewater within the context of a circular economy framework. • Protein hydrolysis for wastewater valorization by generating antimicrobial peptides. • The 4 enzymes tested generated different peptide populations. • 17 antimicrobial peptides generated after 4 h pronase E and thermolysin hydrolysis. • 22 new Potential antifungal peptides identified against M. racemosus

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.

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 seuil0,903

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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