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Enregistrement W2159340826 · doi:10.17221/299/2014-cjfs

Two different methods for screening of bile salt hydrolase activity in Lactobacillus strains

2015· article· en· W2159340826 sur OpenAlexaff
P. Sedláčková, Šárka Horáčková, Tiange Shi, Michaela Kosová, Milada Plocková

Notice bibliographique

RevueCzech Journal of Food Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticFood scienceFecesBacteriaColostrumLactobacillusThin-layer chromatographyBiologyMicrobiologyLactobacillaceaeChemistryChromatographyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bile salt hydrolase (BSH) activity of intestinal bacteria (including lactobacilli) is one of the indirect ways of decreasing a cholesterol level in human body. Tested Lactobacillus strains were isolated from various sources (faeces of fully breast-fed infants, cow's colostrum, cow's raw milk cheeses, and cow's raw milk) and identified by genotypic and phenotypic methods. All strains, including three commercial probiotic strains and six culture collection strains, were subsequently tested for their BSH activity via two methods - thin layer chromatography (TLC) and plate assay. Among all the 59 Lactobacillus strains, 15 strains were shown to be BSH positive by TLC method and only 8 of them by plate assay. Most of the BSH positive strains (9 strains) were isolated from faeces. Differences between BSH activities for sodium salts of cholyltaurine and cholylglycine were demonstrated. The TLC method was shown to be more sensitive compared to the plate assay for BSH activity determination.

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)0,002
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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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