Identification and In Vitro Evaluation of Milkfish (Chanos chanos) Frame Proteins and Hydrolysates with DPP-IV Inhibitory and Antioxidant Activities
Notice bibliographique
Résumé
The study presents the potential of milkfish frame, a by-product of milkfish processing, as a source of dipeptidyl peptidase IV (DPP-IV) inhibitory and antioxidant peptides with potential applications in type 2 diabetes management. Proteomic analysis identified key proteins, including 65 kDa warm temperature acclimation protein 1 and myosin heavy chain. In silico prediction (BIOPEP-UWM) guided the selection of proteases for generating DPP-IV inhibitory peptides. Enzymatic hydrolysates were produced and evaluated for bioactivity. Among the treatments, pepsin hydrolysis (2% v/v, 8 h) yielded the highest peptide content (283.64 mg/g), soluble protein (86.46%), and DPP-IV inhibitory activity (68.47%). The resulting milkfish frame pepsin hydrolysate (MFH) was further enhanced through ultrafiltration and simulated gastrointestinal digestion, which improved the DPP-IV inhibitory and antioxidant capacities. Cytotoxicity assays confirmed that MFH (0–100 μg/mL) was non-toxic to FL83B hepatocytes after 24 h. Moreover, treating TNF-α-induced FL83B cells with 10 μg/mL MFHs improved cell viability, reducing the toxicity induced by TNF-α in cells. These findings show that MFHs exhibit promising antidiabetic potential and could serve as natural alternatives to synthetic drugs for type 2 diabetes management. This also demonstrates the valorization of fish processing by-products into functional food ingredients, advancing sustainable approaches in food innovation.
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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 ».