Bioactive peptides with potential anticancer properties from various food protein sources: status of recent research, production technologies, and developments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Recently, bioactive peptides, from natural resources, have attracted remarkable attention as nutraceutical treasures and the health benefits of their consumption have extensively been studied. Therapies based on bioactive peptides have been recognized as an innovative and promising alternative method for dangerous diseases such as cancer. Indeed, there has been enormous interest in nutraceuticals and bioactive-based chemopreventive molecules as a potential opportunity to manage chronic diseases, including cancer at different stages, rather than the traditionally used therapies. The relative safety and efficacy of these peptides in targeting only the tumor cells without affecting the normal cells make them attractive alternatives to existing pharmaceuticals for the treatment, management, and prevention of cancer, being able to act as potential physiological modulators of metabolism during their intestinal digestion. Novel bioactive peptides derived from food sources can be beneficial as anticancer nutraceuticals and provide a basis for the pharmaceutical development of food-derived bioactive peptides. Bioactive peptides can be generated through different protein hydrolysis methods and purified using advanced chromatographic techniques. Moreover, establishing bioactive peptides' efficacy and mechanism of action can provide alternative methods for cancer prevention and management. Most of the research on anticancer peptides is carried out on cell lines with very limited research being investigated in animal models or human clinical models. In this context, this review article comprehensively discusses anticancer peptides': production, isolation, therapeutic strategies, mechanism of action, and application in cancer therapy.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle