Effect of bovine colostrum, cheese whey, and spray-dried porcine plasma on the in vitro growth of probiotic bacteria and <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to evaluate the effects of defatted colostrum (Col), defatted decaseinated colostrum whey, cheese whey, and spray-dried porcine plasma (SDPP) as supplements of a growth medium (de Man - Rogosa - Sharpe (MRS) broth) on the multiplication of lactic acid bacteria, probiotic bacteria, and potentially pathogenic Escherichia coli. Using automated spectrophotometry (in vitro system), we evaluated the effect of the 4 supplements on maximum growth rate (μ(max)), lag time (LagT), and biomass (OD(max)) of 12 lactic acid bacteria and probiotic bacteria and of an E. coli culture. Enrichment of MRS broth with a Col concentration of 10 g/L increased the μ(max) of 5 of the 12 strains by up to 55%. Negative effects of Col or SDPP on growth rates were also observed with 3 probiotic strains; in one instance μ(max) was reduced by 40%. The most effective inhibitor of E. coli growth was SDPP, and this effect was not linked to its lysozyme content. The positive effect of enrichment with the dairy-based ingredient might be linked to enrichment in sugars and increased buffering power of the medium. These in vitro data suggest that both Col and SDPP could be considered as supplements to animal feeds to improve intestinal health because of their potential to promote growth of probiotic bacteria and to inhibit growth of pathogenic bacteria such as E. coli.
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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) | 0,001 | 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 ».