A review of the efficacy of egg-derived bioactive peptides and hydrolysates on glycemic regulation
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is a chronic metabolic disorder that may lead to serious health complications, including cardiovascular disease, kidney failure, and nerve damage. Furthermore, type 2 diabetes prevalence is projected to exceed 592 million people worldwide by 2035. Bioactive peptides are biological molecules that modulate physiological pathways, exhibiting antidiabetic, antioxidant, anti-inflammatory, antihypertensive, and immunomodulatory activities. Recently egg white has gained attention for developing bioactive peptides. It is hypothesized that consuming these peptides either individually or as part of unpurified or minimally purified hydrolysates may benefit individuals with type 2 diabetes when incorporated into the diet. Although human trials investigating the effects of egg white hydrolysate remain limited, several in vitro and rodent model studies have demonstrated beneficial effects of egg white hydrolysate and other egg-derived bioactive peptides on glucose homeostasis and glycemic control. However, the underlying mechanisms by which egg-derived hydrolysates and peptides affect glucose regulation appear to be diverse. This review summarizes evidence from preclinical and clinical studies investigating the glucoregulatory effects of egg white hydrolysate and egg-derived bioactive peptides in obesity and/or type 2 diabetes. Findings suggest potential benefits through mechanisms such as modulation of body weight, regulation of glucose absorption and uptake, and enhancement of insulin secretion and signaling. Nonetheless, further robust animal studies and clinical trials are needed to enhance our knowledge in this field and advance the use of egg peptides in the management of type 2 diabetes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».