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Enregistrement W4403415237 · doi:10.1021/acs.jafc.4c02854

Research Progress on Food-Derived Bioactive Peptides: An Overview of the 3rd International Symposium on Bioactive Peptides

2024· review· en· W4403415237 sur OpenAlexaffabout
Xiaohong Sun, Yonghui Li, Min Wang, William Kwame Amakye, Jiaoyan Ren, Toshiro Matsui, Wenli Wang, Apollinaire Tsopmo, Chibuike C. Udenigwe, Linda Giblin, Ming Du, Yoshinori Mine, Elvira González de Mejı́a, Rotimi E. Aluko, Jianping Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversity of GuelphCarleton UniversityUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryComputational biologyFood scienceBiologyBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in food-derived bioactive peptides is on the rise. In 2023, the 3rd International Symposium on Bioactive Peptides (ISBP) was held in Niagara Falls, Canada, to provide a platform for knowledge exchange, networking, and collaboration among researchers in this field. This article aims to provide a high-level overview of the key progress and emerging trends in bioactive peptides based on the 3rd ISBP. This review highlights the production of bioactive peptides from sustainable sources through the integration of artificial intelligence and wet-lab research, the emerging roles of bioactive peptides in cognitive function, and the ability of peptides to act as taste modifiers. The emerging research trend in bioactive peptides focuses on utilizing novel processing technologies, understanding peptide-receptor interactions, applying omics in mechanistic studies, conducting clinical trials, and facilitating product development and commercialization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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