Identification of the angiotensin-converting enzyme inhibitory\nactivity peptide of the germinated brown rice sake-lees by\nLC-MS analysis using ACD/MS Workbook Suite
Notice bibliographique
Résumé
Until now, we have made low-salt bread using the germinated brown rice sake-lees. We would like to utilize the germinated brown rice sake-lees for making bread, which is in future. Angiotensin-Converting Enzyme (ACE) inhibitory activities were measured in germinated brown rice sake-lees, germinated brown rice liquor, and refined sake in vitro. As a result, the ACE inhibitory activities (germinated brown rice sake-lees, germinated brown rice liquor and refined sake) were 0.15 mg/ml, 1.15 mg/ml and 1.55 mg/ml with an IC50 level, respectively. Since ACE inhibitory activity of the germinated brown rice liquor was higher than that of the refined sake, the germinated brown rice-derived ingredients was suggested to have some ACE inhibitory activity. In addition, the ACE inhibitory activity of the germinated brown rice sake-lees was higher than that of the germinated brown rice liquor. Taken together, the germinated brown rice sake-lees were expected to remain more inhibitory activity than the liquor. As a method to easily search and identify the functional ingredients of the food, we conducted an examination to develop a method for identification of the functional-dipeptide from germinated brown rice sake-lees extract. From the LC-MS analysis results, we searched dipeptide with the ACE inhibitory activity using the software ACD/MS Workbook Suite (Advanced Chemistry Development, Inc., Canada) with IntelliTarget function and MS Match function. Comparing the two functions, MS Match function showned that dipeptide Val-Pro with the hypotensive effect was present in germinated brown rice sakelees. The effective dipeptide was identified easily by using MS Match function from LC-MS results
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».