Growth-promoting effects of pepsin- and trypsin-treated caseinomacropeptide from bovine milk on probiotics
Notice bibliographique
Résumé
Probiotic Lactobacillus and Bifidobacterium species are generally fastidious bacteria and require rich media for propagation. In milk-based media, they grow poorly, and nitrogen supplementation is required to produce high bacterial biomass levels. It has been reported that caseinomacropeptide (CMP), a 7-kDa peptide released from κ-casein during renneting or gastric digestion, exhibits some growth-promoting activity for lactobacilli and bifidobacteria. During the digestive process, peptides derived from CMP are detected in the intestinal lumen The aim of this study was to evaluate the effects of peptic and tryptic digests of CMP on probiotic lactic acid bacteria growth in de Man, Rogosa and Sharpe broth (MRS) and in milk during fermentation at 37 °C under anaerobic conditions. The study showed that pepsin-treated CMP used as supplements at 0.5 g/l can promote the growth of probiotics even in peptone-rich environments such as MRS. The effect was strain-dependent and evident for the strains that grow poorly in MRS, with an improvement of >1.5 times (P<0.05) by addition of pepsin-treated CMP. Trypsin-treated CMP was much less efficient as growth promoter. Moreover, pepsin-treated CMP was effective in promoting the growth in milk of all probiotic lactic acid bacteria tested, with biomass levels being improved significantly, by 1.7 to 2.6 times (P<0.05), depending on the strain. Thus, supplementation of MRS and of milk with pepsin-treated CMP would be advantageous for the production of high biomass levels for Bifidobacteria and Lactobacilli.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».