Cooked navy and black bean diets improve biomarkers of colon health and reduce inflammation during colitis
Notice bibliographique
Résumé
Common beans contain non-digestible fermentable components (SCFA precursors) and phenolic compounds (phenolic acids, flavonoids and anthocyanins) with demonstrated antioxidant and anti-inflammatory potential. The objective of the present study was to assess the in vivo effect of cooked whole-bean flours, with differing phenolic compound levels and profiles, in a mouse model of acute colitis. C57BL/6 mice were fed a 20 % navy bean or black bean flour-containing diet or an isoenergetic basal diet (BD) for 2 weeks before the induction of experimental colitis via 7 d dextran sodium sulphate (DSS, 2 % (w/v) in the drinking-water) exposure. Compared with the BD, both bean diets increased caecal SCFA and faecal phenolic compound concentrations (P< 0·05), which coincided with both beneficial and adverse effects on colonic and systemic inflammation. On the one hand, bean diets reduced mRNA expression of colonic inflammatory cytokines (IL-6, IL-9, IFN-γ and IL-17A) and increased anti-inflammatory IL-10 (P< 0·05), while systemically reduced circulating cytokines (IL-1β, TNFα, IFNγ, and IL-17A, P< 0·05) and DSS-induced oxidative stress. On the other hand, bean diets enhanced DSS-induced colonic damage as indicated by an increased histological injury score and apoptosis (cleaved caspase-3 and FasL mRNA expression) (P< 0·05). In conclusion, bean-containing diets exerted both beneficial and adverse effects during experimental colitis by reducing inflammatory biomarkers both locally and systemically while aggravating colonic mucosal damage. Further research is required to understand the mechanisms through which beans exert their effects on colonic inflammation and the impact on colitis severity in human subjects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».