Integrating biosynthesis insights with biotechnological potential of bioactive carotenoids in food systems
Notice bibliographique
Résumé
: Background Carotenoids, a class of natural compounds in the terpenoid family, are known for their bioactivity and ability to improve human health, and are thus extensively linked to food applications. While current sourcing of carotenoids is principally synthetic, consumers show a strong preference for natural carotenoids, which has driven the growth of carotenoid production via microbial fermentation using algae, bacteria or yeast platforms. Scope and approach By bridging advanced biosynthetic machinery with formulation science, this review critically examines the translational potential of microbial carotenoids as multifunctional ingredients in future food products. Key findings and conclusions : Recent advances in metabolic engineering and synthetic biology have enabled efficient production of commonly utilized carotenoids, such as astaxanthin and β-carotene, and demonstrated proof-of-concept for engineering rare or new-to-nature carotenoids with potential biological activities in microbial hosts. Current developments include strategies for targeted engineering of biosynthetic pathways and precursor supply, and encapsulation technologies for enhancing the bioavailability and stability of carotenoids in functional foods. Nevertheless, biotechnological production of carotenoids and associated downstream processing approaches face both challenges and prospects in scaling up to industrial production.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».