Promising results of cranberry in the prevention of oral<i>Candida</i>biofilms
Notice bibliographique
Résumé
In the context of dental caries prevention by natural foodstuff sources, antifungal and antibiofilm activities of dry commercial extracts of cranberry fruit (Vaccinium macrocarpon Aiton) and two other red fruits (Vaccinium myrtillus L. and Malpighia punicifolia L.) were assessed on Candida albicans and Candida glabrata yeasts. When added to the culture medium, the cranberry extract displayed a significant anti-adhesion activity against Candida spp. when used at low concentrations. In addition, the pretreatment of surfaces with this extract induced an anti-adhesion activity mainly against C. glabrata yeasts and an antibiofilm activity against C. albicans. This activity was dependent on concentration, species, and strain. A phytochemical investigation bioguided by anti-adhesion tests against the two Candida species was carried out on crude cranberry juice to determine the active fractions. Three subfractions enriched in proanthocyanidins showed an anti-adhesion activity at low concentrations. This study investigated for the first time the interest of crude extracts of cranberry and cranberry juice fractions to prevent biofilms of C. glabrata. It highlighted the potency of consuming this fruit and using it as a source of anti-adhesion agents.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».