Shipping Estimate
USA
- USA
- CAN
- USA
- CAN
Ships within 48 hours · Estimated delivery Jul 10 - Jul 15
Promo Codes Available:
For Your Every Summer RSVP, with Code: SUMMER15
Description
Vitals Lactoferrine-BT 60.00 CapsulesVitals Lactoferrine BT Vitals Lactoferrine BT Lactoferrine BT van Vitals bevat Biotis Lactoferrine van FrieslandCampina Ingredients. FrieslandCampina is een alom bekende Nederlandse zuivelcoperatie, maar veel minder mensen weten dat het onderdeel FrieslandCampina Ingredients specifieke ingredinten uit melk produceert voor kindervoeding, sportvoeding en gezondheidsproducten voor volwassenen, en dat ze ook d wereldwijde pionier en expert zijn op het
Vitals Lactoferrine-BTVitals Lactoferrine-BT
Lactoferrine-BT van Vitals bevat Biotis® Lactoferrine van FrieslandCampina Ingredients. FrieslandCampina is een alom bekende Nederlandse zuivelcoöperatie, maar veel minder mensen weten dat het onderdeel FrieslandCampina Ingredients specifieke ingrediënten uit melk produceert voor kindervoeding, sportvoeding en gezondheidsproducten voor volwassenen, en dat ze ook dé wereldwijde pionier en expert zijn op het gebied van lactoferrine. Waar een klein land al niet groot in kan zijn! Lactoferrine maakt van nature deel uit van onder meer moedermelk en wordt beschouwd als een van de meest waardevolle eiwitten in melk. De uitdaging is om deze kwetsbare stof op een zo voorzichtig mogelijke manier uit zo vers mogelijke koemelk te halen. Alleen dan behoudt het die optimale eigenschappen waar het om bekendstaat. Lactoferrine-BT van Vitals bevat maar liefst 200 mg lactoferrine van de allerhoogste kwaliteit, verpakt in een speciale maagzuurresistente capsule om zeker te maken dat het intact aankomt op de plaats van bestemming.
Wat is Lactoferrine?
Lactoferrine is een eiwit dat deel uitmaakt van de weiproteïnes in melk en dat bestaat uit een lange keten van wel 700 aminozuren. De rijkste natuurlijke bron van lactoferrine is moedermelk. In kleinere hoeveelheden komt het ook voor in andere lichaamsvloeistoffen zoals speeksel en traanvocht. De op een na rijkste bron is koemelk, wat om die reden doorgaans gebruikt wordt als grondstof voor het vervaardigen van lactoferrine voor toepassing in voedingssupplementen en voor toevoeging aan zuigelingenvoeding. De naam van dit eiwit is afgeleid van de woorden ‘lac’ (Latijn voor melk) en ’ferrum’ (Latijn voor ijzer). Dit laatste verwijst naar het sterke ijzerbindende vermogen van lactoferrine. In de natuur bestaan er twee vormen: hololactoferrine en apolactoferrine. Hololactoferrine verwijst naar de vorm die (deels) verzadigd is met ijzer en apolactoferrine bevat juist een zo laag mogelijke hoeveelheid ijzer. Dit is de vorm die vooral gebruikt wordt in supplementen.
Kwaliteit
Meerdere aspecten hebben invloed op de kwaliteit van lactoferrine. Verreweg het belangrijkste aspect is het behoud van de ruimtelijke structuur van het molecuul, waar de eigenschappen en activiteit van eiwitten in het algemeen immers van afhangen. Onder bepaalde omstandigheden (zoals hoge temperatuur of lage pH) kan een proces genaamd ‘denaturatie’ optreden waarbij de ruimtelijke structuur van het eiwitmolecuul verloren gaat en het zijn eigenschappen verliest. Denaturatie van eiwitten is een onomkeerbaar proces; vandaar dat het bij de productie van lactoferrine van het grootste belang is om deze waardevolle stof zo voorzichtig mogelijk te behandelen. Het is mogelijk om het behoud van de ruimtelijke structuur aan te tonen middels een laboratoriumanalyse en vergelijkend onderzoek heeft uitgewezen dat niet elke lactoferrine op de markt even goed scoort wat dit betreft. Soms is dat omdat de lactoferrine niet uit verse melk wordt gehaald maar uit wei dat al een aantal bewerkingsstappen ondergaan heeft, waarbij denaturatie kan zijn opgetreden. Biotis® Lactoferrine in Lactoferrine-BT van Vitals wordt vervaardigd uit verse koemelk volgens een uiterst verfijnd en mild productieproces, waardoor dit waardevolle eiwit gegarandeerd zijn natuurlijke eigenschappen behouden heeft. Omdat lactoferrine eveneens gevoelig is voor een lage pH, gebruikt Vitals voor dit product een speciale capsule die niet oplost in de zure omgeving van de maag, maar die zich pas in de dunne darm opent.
Een ander belangrijk punt is de zuiverheid van de lactoferrine. Deze behoort minimaal 95% te zijn. Vanzelfsprekend hoort lactoferrine ook zo laag mogelijk te zijn in contaminanten als zware metalen en dioxines. Een specifieke maatstaf die vaak genoemd wordt in het kader van de kwaliteit van een lactoferrine-product is het gehalte lipopolysachariden (LPS). LPS zijn bestanddelen van de buitenmembraan van bepaalde bacteriesoorten. Anders dan doorgaans gedacht wordt, is de eventuele aanwezigheid van LPS echter niet specifiek voor lactoferrine-producten maar komt LPS voor in vele voedingsmiddelen. Ook een aantal normaal aanwezige en onschadelijke bacteriesoorten in onze darm maken deze stoffen aan. Het LPS-gehalte in een lactoferrine-supplement zou dan ook vooral gezien moeten worden als maat voor de aanwezigheid van (dode) bacteriën. Het is een indicator voor de versheid van de koemelk die wordt gebruikt als lactoferrine-bron. Hoe minder vers de melk, hoe meer bacteriegroei of dode bacteriën hierin worden aangetroffen. De koemelk die gebruikt wordt voor Lactoferrine-BT van Vitals, wordt binnen 24 uur na aankomst op de productielocatie verwerkt. Het productieproces zelf wordt uitgevoerd onder strikte hygiënische omstandigheden en omvat meerdere kwaliteitscontroles. Kortom, lactoferrine-BT van Vitals is zeer zuiver en heeft een uitzonderlijk hoge kwaliteit, en een zeer lage aanwezigheid van contaminanten zoals LPS. Lactoferrine-BT bevat bovendien ten hoogste 0,01% lactose (0,02 mg per capsule).
Samenstelling
| Samenstelling per capsule: |
|
| Lactoferrine (Biotis® Lactoferrine) | 200 mg |
| Samenstelling per 2 capsules: |
|
| Lactoferrine (Biotis® Lactoferrine) | 400 mg |
| Biotis® is een geregistreerd handelsmerk van FrieslandCampina Ingredients. |
Kan sporen bevatten van
melk
Ingredienten
Lactoferrine (uit verse koeMELK), plantaardige capsule (hydroxypropylmethylcellulose, pectine), vulstof (microkristallijne cellulose [cellulosegel]).
Gebruik
1-2 capsules per dag bij een maaltijd met water innemen. In een speciale maagzuurresistente capsule om de lactoferrine te beschermen en op het juiste moment vrij te laten komen in het lichaam.Geschikt voor vegetariërs (niet voor veganisten).
Bewaaradvies
Droog, afgesloten en bij kamertemperatuur bewaren.
Verantwoordelijk voor het in de handel brengen
Vitals BV
Dit product is een voedingssupplement.
Aanbevolen dosering niet overschrijden.
Een gevarieerde, evenwichtige voeding en een gezonde levensstijl zijn belangrijk. Een voedingssupplement is geen vervanging voor een gevarieerde voeding.
Buiten bereik van jonge kinderen houden.
Droog, afgesloten en bij kamertemperatuur bewaren, tenzij anders geadviseerd op het etiket.
Raadpleeg een deskundige alvorens supplementen te gebruiken in geval van zwangerschap, lactatie, medicijngebruik en ziekte.
Shipping Notes
- Free Standard Shipping on $100+ Orders to the USA.
- Except Preorder products are shipped in 48 hours.
- Delivery to the USA:
- Standard Shipping : 3-10 business days
- If time is of the essence, please consider selecting expedited delivery for faster service.
Exchange/Return Notes
- We offer a 30-day return/exchange service after receiving.
- Final sale items are not eligible for returns or exchanges.
- To process your return/exchange, please contact us at [email protected]
- Please click here for more details>>> Return & Exchange Policy
4.4 ★★★★★
Based on 1252 reviews
Sort
Product Reviews
★★★★★ 5
Excellent book, possibly currently unique in coverage of latest ideas
This book is possibly currently unique in its coverage of the latest ideas in the field of deep learning -- and it is a very convenient and good survey of fundamental concepts (linear algebra, optimization, performance metrics, activation function types), different network types (multi-layer perceptron, convolutional neural networks, and recurrent neural networks), practical considerations (data set, training and validation, implementation), and applications (comments on existing real-world/commercial uses). The final 235 pages of the content portion of the book is dedicated to topics in "Deep Learning Research", and these topics are truly at the current frontier.
Another reviewer said that one could gain the same knowledge of cutting-edge research by reading all of the latest papers (from academia and industry), but the "research" section of this book offers the following: Selection of the most notable research by the very experienced authors of the book, and collection of similar research in to a broader discussion of themes, and the additional insights. The book covers very advanced and new ideas currently being explored, and it is very nice to be able to have a consistent and coherent presentation of all of those ideas.
However, the book is also packed with valuable observations and pointers about more basic aspects of deep learning implementations and practices -- and such commentary is in depth and includes substantial analysis and mathematical derivation (in an intuitive presentation that often includes graphs illustrating the phenomenon).
As someone with an intermediate level of knowledge and experience of neural networks, I am really grateful for this book, because seems like the ideal resource for learning cutting-edge ideas and practices, with context. The book has excellent scope and depth, and I am confident that anyone with a solid background in linear algebra, calculus, statistics, and general machine learning, and basic neural networks (multi-layer perceptrons) will find this book to be very exciting and perhaps unique in its ability to take the reader to the next level and a new frontier. I was personally excited to learn about the idea of representing the dependencies of intermediate quantities by directed graphs, and how this can be used to perform calculations for recurrent neural networks efficiently. And I think the long chapter on recurrent neural networks is very helpful.
Having said all of this, I think only people with significant working knowledge and experience with neural networks and mathematics -- people whose academic or professional focus has been neural networks for at least a year or two -- would benefit from this book. This book answers a lot of the deeper questions that one is likely to have while developing a solid understanding of the fundamentals, and that's one of the book's tremendous values, but this book assumes an understanding of the fundamentals (but does briskly cover the basics).
I think this book is a perfect follow-up book for the excellent book "Neural Network Design (2nd edition)" by Hagan, Demuth, Beale, and de Jesus, and I highly recommend the latter for gaining the solid background needed to have a thrilling experience with the "Deep Learning" book.
In summary, I am very glad this "Deep Learning" book was written, and I think the "Deep Learning" book will be a great benefit to a lot of people, and to the evolution of the field.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on April 18, 2017
★★★★★ 5
The definitive guide to becoming a researcher in the field
Format: Hardcover
This is not a coding book. I see a lot of negative reviews around the expectation that this book would teach the reader how to quickly build machine learning systems and write code. This book is not for that audience.
If you just want to build applications, don't worry about how deep learning works. It's akin to needing to understand how an engine works just to drive a car. If you are looking for a coding resource, try: https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ref=sr_1_4?keywords=machine+learning+tensorflow&qid=1579608765&sr=8-4 . And even with that book, the material still goes far beyond what you need - use it as a light reference.
I bought this book as an aspiring machine learning researcher, and towards that end, it is the best resource available in print (still true as of 2020). For instance:
The first 5 chapters are timeless. These are things that were mostly established 20 or 30 years ago and beyond and are mostly STEM fundamentals at this point. There are whole textbooks dedicated to each of those chapters, but the authors provide a quick refresher and overview of probably 80% of what you'll encounter in deep learning. If you haven't previously learned each of these subtopics, you'll probably want to study them individually since they are the key to innovating (linear algebra, probability & stats, numerical computation, machine learning fundamentals).
Chapters 6 thru 9 are the foundation of deep learning. We're about 12 years into seeing rapid change in the deep learning space, yet all of these principles and techniques still hold (many recent innovations are still relying on Convolutional models in 2020, which is the most layered/complex topics in those chapters). Therefore, I'd wager that these chapters are also fairly stable knowledge that is worth internalizing if you want to be deeply involved in the future of machine learning.
Chapters after 9 are mostly experimental topics, and many of them are already the wrong strategies for optimal results. But there are interesting ideas in here that you'll often encounter in the wild, so it's good exposure to various topics. But probably not worth much of your time.
And lastly, there is good history in here from people who know the space intimately. It's a good way to piece together the developments and learn the lexicon of deep learning so you can have intelligent conversation with experts.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on January 21, 2020
★★★★★ 5
The best DL/ML book I have ever seen!!
Format: Hardcover
Fantastic deep-learning book! The logic is very easy to follow, but the content is very thorough when it comes to explaining the theories behind it, making it perfect for beginners as well as math and CS students. The best DL/ML book I have ever seen!!
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on November 30, 2025
★★★★★ 5
Comprehensive Look At An Incredibly Complex Topic
Format: Hardcover
Deep Learning is an advanced book with great explanations and details. There is a heavy math focus with the book's beginning chapters detailing the necessary linear algebra and probability that one will need to understand deep learning. I liked that the author's chose to cover only the parts of these subjects which are relevant to deep learning.
There are many interesting philosophical sections in the book as well. Just about when I was feeling overwhelmed with the complexity of the mathematics the authors take a step back and cover the foundations of deep learning such as borrowing concepts from human learning. There was an interesting dicussion about the early studies done on the vision of cat's and monkey's in the 1970s.
The text covers the entire history of deep learning and the bibliography is hundreds of sources. It is clear this is the most comprehensive text available about deep learning. For anybody interested in this topic this book is a mandatory read.
There are sections about machine learning as well, which makes sense because deep learning is a subset of machine learning. These sections focused on the machine learning concepts which are most relevant to deep learning.
The book was well organized and divided into three parts which cover mathematics related to deep learning, typical deep learning techniques, and then more experiment learning techniques. Often the author's state when a technique works well or when it does not, and which types of data works best for the technique.
Just a warning, the math in this book is highly complex. It requires a lot of work to go through this book, but the effort will be well rewarded.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on March 15, 2017
★★★★★ 4
Too Dry.
Format: Hardcover
This was a required textbook for my class in college. I think it was too dry.
The book titled Deep Learning: From Curiosity To Mastery is much more approachable.
WAS THIS REVIEW HELPFUL?YesReportShare
Reviewed in the United States on May 22, 2026
recommand products
Geotiles, Sena - Taupe, Natural, 90x90cm, 10.00mm, Rett.
37.26
Geotiles, Portland - Marfil, ADZ, 60x120cm, 10.00mm, Rett.
36.00
Geotiles, Patagonia - Beige, Polished, 90x180cm, 10.00mm, Rett.
57.51
Geotiles, Sena - Gris, Natural, 60x120cm, 9.00mm, Rett.
36.00
Geotiles, Portland - Gris, Silk, 120x120cm, 10.00mm, Rett.
45.94