Polysaccharides from echinoderms: unlocking health benefits and food applications – a review
Notice bibliographique
Résumé
Echinoderms (phylum Echinodermata), including sea cucumbers, sea urchins, and starfish, are found in the marine environment. They have no freshwater or terrestrial representatives and inhabit the entire depth of the ocean. The phylum contains more than 7000 living species. Their bodies contain nutrients like proteins (peptides, collagen, and protein hydrolysates), lipids (polyunsaturated fatty acids), saponins (frondoside A), carotenoids (canthaxanthin and astaxanthin), phenolics (flavonoids and phenolic acids), vitamins, and minerals. Besides, these are the leading sources of unique polysaccharides, such as fucosylated chondroitin sulfate, sulfated fucans, and glycosaminoglycans, which possess a wide range of bioactivities. This review intends to explore the health-promoting properties of these polysaccharides, highlighting their anti-inflammatory, anticoagulant, antioxidant, antitumor, anticancer, and other effects along with their mechanisms of action. Their heterogeneous structural composition and remarkable biological activity make them promising candidates for many applications in the functional foods and nutraceuticals area. Furthermore, this review discusses the major challenges and future prospects of polysaccharides from marine echinoderms, focusing on their extraction, purification, characterization, and structural diversity. In addition, the potential of echinoderm polysaccharides as novel nutrients that can contribute to human health is described and it also highlights the growing desire for natural food products in health promotion and disease risk reduction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».