Impact of Cranberries on Gut Microbiota and Cardiometabolic Health: Proceedings of the Cranberry Health Research Conference 2015
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in cranberry research have expanded the evidence for the role of this Vaccinium berry fruit in modulating gut microbiota function and cardiometabolic risk factors. The A-type structure of cranberry proanthocyanidins seems to be responsible for much of this fruit's efficacy as a natural antimicrobial. Cranberry proanthocyanidins interfere with colonization of the gut by extraintestinal pathogenic Escherichia coli in vitro and attenuate gut barrier dysfunction caused by dietary insults in vivo. Furthermore, new studies indicate synergy between these proanthocyanidins, other cranberry components such as isoprenoids and xyloglucans, and gut microbiota. Together, cranberry constituents and their bioactive catabolites have been found to contribute to mechanisms affecting bacterial adhesion, coaggregation, and biofilm formation that may underlie potential clinical benefits on gastrointestinal and urinary tract infections, as well as on systemic anti-inflammatory actions mediated via the gut microbiome. A limited but growing body of evidence from randomized clinical trials reveals favorable effects of cranberry consumption on measures of cardiometabolic health, including serum lipid profiles, blood pressure, endothelial function, glucoregulation, and a variety of biomarkers of inflammation and oxidative stress. These results warrant further research, particularly studies dedicated to the elucidation of dose-response relations, pharmacokinetic/metabolomics profiles, and relevant biomarkers of action with the use of fully characterized cranberry products. Freeze-dried whole cranberry powder and a matched placebo were recently made available to investigators to facilitate such work, including interlaboratory comparability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».