Metal-Chelating Peptides Derived from Sunflower Meal Protein: Preparation, Isolation, Identification, and Antioxidant Properties
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Notice bibliographique
Résumé
Sunflower meal (SM), a byproduct of sunflower seed oil extraction, contains approximately 30–50% proteins. Recognized for its high protein content and bioavailability, it is suitable for bioactive peptides production. Yet, research exploring the potential of sunflower proteins for generating metal-chelating peptides (MCPs) is sparse. Therefore, this study aimed to evaluate SM as a protein source to produce MCPs. After protein extraction to obtain a sunflower protein isolate, single and sequential enzymatic treatments were applied to produce hydrolysates using protamex (Prot) and protamex followed by Flavourzyme (Prot + Flav), respectively. Upon sequential treatment, effectively a large number of peptide bonds were cleaved, releasing mainly small-sized peptides. Prot hydrolysates exhibited the highest Fe 2+ -chelating properties, inhibition of Cu 2+ -induced reactive oxygen species (ROS) production, and ABTS scavenging activities. Besides, sequential hydrolysis with both enzymes enhanced the inhibition of Fe 3+ -induced ROS production and reducing power. The Cu 2+ -chelating peptides present in hydrolysates were separated by using immobilized metal ion affinity chromatography (IMAC-Cu 2+ ) and identified by LC–MS/MS analysis. MS/MS analysis of enriched Cu 2+ -binding peptide fractions unveiled twenty-nine potential His-containing MCPs from SMPI hydrolysate. The molecular weight of Cu 2+ -identified peptides ranged from 0.8 to 1.7 kDa, with the larger-sized peptides (>1 kDa) presenting the most effective bioactive properties. His, Glu, and Asp residues were crucial for metal-chelating and antioxidant properties. Due to their high potential to bind Cu 2+, Fe 2+, and Fe 3+, SM peptides could serve as potential MCP candidates for use as food or pharmaceutical agents to prevent metal-induced oxidation and related diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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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