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Enregistrement W4410953385 · doi:10.1080/10408398.2025.2513521

Levansucrases: a review of their catalytic properties, product characterization and applications in food systems

2025· review· en· W4410953385 sur OpenAlexafffund
Muriel Wong Min, Salwa Karboune

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCharacterization (materials science)Food scienceProduct (mathematics)Biochemical engineeringFood productsCatalysisFood industryChemistryBusinessProcess engineeringNanotechnologyBiotechnologyMaterials scienceBiologyEngineeringBiochemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to the promising physiological effects of levan and levan-type fructooligosaccharides, levansucrase (LS, EC 2.4.1.10) has garnered much interest in recent years for pharmaceutical, cosmetic, and food applications. LS is a fructosyl-transferase that catalyzes the synthesis of complex oligosaccharides by acquiring a fructosyl residue from a donor molecule and performing non-Leloir transfer to an acceptor molecule. The mechanism of action of LS toward various carbohydrates has been well documented, and increasing interest has been drawn to the ability of alkyl and phenolic compounds to act as acceptor substrates for LS-catalyzed transfructosylation reactions. Many studies have also focused on improving the production of LSs and their product spectrum, whether by increasing their overall activity or shifting their selectivity toward a particular reaction. With these advances, the possibility of applying LS to food processing has gradually gained momentum. This review provides a comprehensive discussion of the catalytic properties of LS and full characterization of its reaction products. We then discuss some applications of microbial LS for the biogeneration of functional ingredients in food systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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