Enzyme-specific casein hydrolysates enhance calcium absorption and bone mineralization: Mechanistic insights from osteoblast activation and peptide profiling
Notice bibliographique
Résumé
Calcium bioavailability and bone mineralization are critical for skeletal health; however, conventional calcium supplements often face limitations in absorption efficiency. This study investigates how enzyme-specific hydrolysis of CN generates bioactive peptides with distinct capacities to promote calcium absorption and bone formation. Papain-derived CN hydrolysate significantly outperformed calcium chloride in restoring bone health in osteoporotic mice, elevating serum osteocalcin levels by 1.8-fold and reducing tartrate-resistant acid phosphatase levels by 41% compared with inorganic calcium. Mechanistically, papain hydrolysates upregulated the expression of TRPV5 and TRPV6 calcium transporters in intestinal cells, thereby facilitating intestinal calcium uptake. Peptidomic profiling revealed enzyme-dependent cleavage patterns: papain preferentially targets glutamate- and lysine-rich sites (e.g., ES, EK, QS), yielding peptides such as QPKTKVIPYVRYL and RELEELNVPGEIVE, which synergistically enhance calcium chelation and osteogenic signaling. Notably, micro-computed tomography analysis confirmed that papain hydrolysates restored trabecular bone density and microarchitecture in murine femurs, outperforming inorganic calcium supplementation. These findings establish a structure-activity framework for designing enzyme-tailored CN peptides to address calcium deficiency disorders, offering a transformative strategy for the development of functional nutraceuticals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».