Unraveling the mechanisms of action of food-derived bioactive peptides: Insights from Omics approaches
Notice bibliographique
Résumé
Food-derived bioactive peptides are short protein fragments, typically containing 2–20 amino acids , that can exert physiological effects. One major challenge in this field is to unravel their underlying mechanisms of action. Therefore, this review aims to provide recent research progress on how omics can be applied to resolve this challenge. Omics, especially multi-omics, analysis is a powerful tool in identifying key altered genes, proteins, metabolites, microbial composition and their metabolites, as well as metabolic and signaling pathways . Transcriptomics , metabolomics , and microbiomics are most commonly used in bioactive peptides research in vivo and have shown vast potential in identifying their underlying causes of physiological effects in the prevention and mitigation of various chronic diseases (such as type II diabetes , obesity, hypertension, alcoholic liver disease , and neurodegenerative disorders) using respective animal models . Despite these progresses, most studies are observational and often report previously known pathways, with few focusing on elucidating new mechanistic insights. Omics analysis can be affected by many factors, such as species, age, sex, sampling (time, tissues), genetic variations, and among others. Furthermore, individual omics inherently has limitations, however when multi-omics analysis are combined and integrated, they hold the promise to unlock the mechanisms of action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».