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Enregistrement W2100503421 · doi:10.6000/1927-5951.2014.04.01.10

Lactic Acid Bacteria in Pharmaceutical Formulations: Presence and Viability of “Healthy Microorganisms”

2014· article· en· W2100503421 sur OpenAlexvenueno aff
Mariantonietta Succi, Elena Sorrentino, Tiziana Di Renzo, Patrizio Tremonte, Anna Reale, Luca Tipaldi, Gianfranco Pannella, A Russo, Raffaele Coppola

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactic acidProbioticBacteriaMicroorganismBiologyFood scienceMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many probiotic formulations are available in the market and are advertised for several preventive or curative roles. The aim of this study was the identification of microorganisms composing different lactic acid bacteria based pharmaceutical formulations and the ascertainment of their ability to survive gastro-intestinal (GI) stresses, the main requisite to produce beneficial effects. For this purpose, viable bacteria were enumerated by plate counts in different media. Denaturing Gradient Gel Electrophoresis-Polymerase Chain Reaction (PCR-DGGE) analysis was applied on pure isolates and on crude formulations to confirm the composition in species. Also, crude formulations were subjected to stresses characteristic of the GI tract (GIT) to assess cell survival. Results highlighted concentrations lower than those reported in the labels in almost all the formulations. Moreover, some discrepancies were observed between reported species and those ascertained through the identification, and the use of an erroneous nomenclature was highlighted. The GI stress test revealed that bacteria are strongly injured, and this fact was evidenced by a marked reduction in viable counts after the stress. In conclusion, a widespread number of lactic acid bacteria based formulations are sold as probiotics, but their probiotic requisites are not adequately observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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