Determination of Nutritional and Bioactive Properties of Peptides in Enzymatic Pea, Chickpea, and Mung Bean Protein Hydrolysates
Notice bibliographique
Résumé
Within the primary structure of many pea and mung bean proteins are peptide sequences that can potentially be used in the formulation of therapeutic products for the treatment and prevention of human diseases. However, these peptide sequences need protease treatments before they can be released free of the parent proteins. Unlike chemical hydrolysis, enzymatic treatment enables more efficient tailoring of peptide products without formation of toxic by-products or destruction of amino acids. This review provides information on current methods that have been used to convert inactive pea and mung bean proteins into bioactive peptides. It focuses on 3 main bioactive properties, such as inhibitions of (1) angiotensin converting enzyme (ACE) activity; (2) calmodulin (CaM)-dependent enzymes; and (3) copper-chelating activity. ACE is an established marker for hypertension, high levels of some CaM-dependent enzymes are risk factors for various human diseases including cancer and Alzheimer's disease, and high vascular copper concentrations may potentiate atherosclerosis. Also reviewed are the production and evaluation of activity of hypoallergenic peptides that may offer protection against anaphylactic reactions. The 3 main proteins discussed are chickpea, mung bean, and field pea.
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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 | 0,001 | 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 ».