Effects of Alcalase and Flavourzyme from different manufacturers on the antigenicity and mechanisms of β-lactoglobulin
Notice bibliographique
Résumé
β-lactoglobulin (β-LG) is a major allergen in dairy, and enzymatic hydrolysis is an effective way to reduce its antigenicity. This research aimed to explore the differential mechanisms of the effects of Alcalase and Flavourzyme from different manufacturers, Novozymes (N) and Yuanye (Y), on the antigenicity of β-LG. Following optimization using Response Surface Methodology, the antigenicity reduction rates of β-LG by the two Alcalase enzymes were both higher than those of Flavourzyme. However, the degree of hydrolysis indicated that there was no linear relationship between the DH and antigenicity. The results of conformational changes indicated that compared with the other three enzymes, N-Alcalase treatment significantly altered the vibrational stretching of C=O and N-H groups, accompanied by a reduction in α-helix content, fluorescence intensity, and surface hydrophobicity. Peptidomics analysis further revealed that N-Alcalase effectively removed critical allergenic linear epitope regions of β-LG, including amino acids (AA) 16–22, 88–107, and 150–158, where AA 88–107 tends to exhibit higher allergenic potential. In contrast, Flavourzyme exhibited limited efficacy in this regard. The findings indicate that N-Alcalase holds greater potential for reducing β-LG antigenicity, providing a theoretical foundation and technical support for the production of hypoallergenic dairy-based materials.
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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) | 0,000 | 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 ».