Cholesterol Assimilation by<i>Lactobacillus</i>Probiotic Bacteria: An<i>In Vitro</i>Investigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Excess cholesterol is associated with cardiovascular diseases (CVD), an important cause of mortality worldwide. Current CVD therapeutic measures, lifestyle and dietary interventions, and pharmaceutical agents for regulating cholesterol levels are inadequate. Probiotic bacteria have demonstrated potential to lower cholesterol levels by different mechanisms, including bile salt hydrolase activity, production of compounds that inhibit enzymes such as 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A, and cholesterol assimilation. This work investigates 11 Lactobacillus strains for cholesterol assimilation. Probiotic strains for investigation were selected from the literature: Lactobacillus reuteri NCIMB 11951, L. reuteri NCIMB 701359, L. reuteri NCIMB 702655, L. reuteri NCIMB 701089, L. reuteri NCIMB 702656, Lactobacillus fermentum NCIMB 5221, L. fermentum NCIMB 8829, L. fermentum NCIMB 2797, Lactobacillus rhamnosus ATCC 53103 GG, Lactobacillus acidophilus ATCC 314, and Lactobacillus plantarum ATCC 14917. Cholesterol assimilation was investigated in culture media and under simulated intestinal conditions. The best cholesterol assimilator was L. plantarum ATCC 14917 (15.18±0.55 mg/10(10) cfu) in MRS broth. L. reuteri NCIMB 701089 assimilated over 67% (2254.70±63.33 mg/10(10) cfu) of cholesterol, the most of all the strains, under intestinal conditions. This work demonstrates that probiotic bacteria can assimilate cholesterol under intestinal conditions, with L. reuteri NCIMB 701089 showing great potential as a CVD therapeutic.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle