Microentrapment of probiotic bacteria in a Ca<sup>2 +</sup>-induced whey protein gel and effects on their viability in a dynamic gastro-intestinal model
Notice bibliographique
Résumé
Entrapping probiotic bacteria in gels with ionic cross-linking is typically achieved with polysaccharides (alginate, pectin, carraghenan). In this study, whey proteins were used for this purpose by carrying out the Ca(2+)-induced gelation of pre-heated whey protein isolate (WPI). A Lactobacillus rhamnosus cell suspension was added in a denatured WPI solution in a 30 : 70 volume ratio. Gelation was carried out by extrusion of the cell suspension in a CaCl(2) solution. Beads of approximately 3 mm diameter were formed. The population in the beads was 8.0 x 10(8) cells g(-1). Entrapment efficiency in gel beads was 96%, with a survival level of 23%. Scanning electron microscopy of beads before freeze-drying showed a tight protein network containing encapsulated Lb. rhamnosus cells homogeneously distributed throughout the matrix. The survival to freeze-drying of the bead-entrapped cells was 41%. Viability of microentrapped cells in a dynamic gastro-intestinal (GI) model was studied and the results were compared to free cells freeze-dried in a milk-based cryoprotective solution, as well as in a pre-denatured WPI solution. Results showed that protein gelation provided protection against acidic conditions in the stomach after 90 min, as well as against bile after 30, 60 and 90 min in the duodenum. Moreover, the milk-based cryoprotective solution was equally effective after 90 min in the duodenum. It is concluded that the gelation of whey proteins induced by Ca(2+) ions can protect the cells against adverse conditions of the GI system. However, certain stages in the entrapment process, particularly extrusion in the solution of CaCl(2), still need to be optimized in order to reduce the mortality of the cells during gelation.
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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) | 0,000 | 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 ».