Impact of a yogurt matrix and cell microencapsulation on the survival of Lactobacillus reuteri in three in vitro gastric digestion procedures
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to assess the interaction between microencapsulation and a yogurt food matrix on the survival of Lactobacillus reuteri NCIMB 30242 in four different in vitro systems that simulate a gastric environment. The four systems were: United States Pharmacopeia (USP) solutions, a static two-step (STS) procedure which included simulated food ingredients, a constantly dynamic digestion procedure (IViDiS), as well a multi-step dynamic digestion scheme (S'IViDiS). The pH profiles of the various procedures varied between systems with acidity levels being: USP > STS > IViDiS = S'IVIDiS. Addition of a food matrix increased the pH in all systems except for the USP methodology. Microencapsulation in alginate-based gels was effective in protecting the cells in model solutions when no food ingredients were present. The stability of the probiotic culture in the in vitro gastric environments was enhanced when (1) yoghurt or simulated food ingredient were present in the medium in sufficient quantity, (2) pH was higher. The procedure-comparison data of this study will be helpful in interpreting the literature with respect to viable counts of probiotics obtained from different static or dynamic in vitro gastric systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».