Microbial Vitality of Probiotic Milks Supplemented With Cereal or Pseudocereal Grain Flours
Notice bibliographique
Résumé
Probiotic products containing Lactobacillus rhamnosus GR-1 have been shown to help decrease the risk of urogenital infections, delay the decline of CD4 lymphocytes in patients with human immunodeficiency virus, and survive in the intestinal tract without stimulating immune or inflammatory responses. Cereal and pseudocereal grains can act as prebiotic agents and could be an economical way of improving the nutritional value, functional qualities, and overall health benefits of probiotic products. The purpose of this study was to measure the growth and survival of L. rhamnosus GR-1 in fermented probiotic skim milk supplemented with a grain flour over a 28-day storage period. The objective was to determine if supplementation of the grain flours would have a positive effect on the microbial vitality of L. rhamnosus GR-1 in the final product and during storage. Five probiotic skim milk samples supplemented with a grain flour were prepared: oat (3% weight to volume ratio), lentil (3% w/v), rice (3% w/v), barley (3% w/v), and quinoa (3% w/v) along with one control probiotic skim milk sample. Results showed that the oat, rice, barley and quinoa flours supported the growth of L. rhamnosus GR-1 at viable levels (108CFU/mL) during the first 14 days of storage; however, only skim milk supplemented with rice flour sustained the growth over the 28-day storage period. Future studies should conduct a sensory evaluation of this fermented probiotic rice flour milk as well as study rice milk inoculated with probiotics to produce a dairy-free and possible gluten-free product.
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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 ».