Echinacea purpurea Extract Affects the Immune System, Global Metabolome, and Gut Microbiome in Wistar Rats
Notice bibliographique
Résumé
Echinacea purpurea extract, a traditional herbal food additive with dual-purpose of medicine and edible material, has been widely used for the treatment and prevention of various infectious diseases, especially for children, old aged and immunocompromised patients. Although there were numerous reports suggested E. purpurea possessed immunostimulatory and antibacterial effects in vitro, the mechanisms underlying remained to be elucidated. This study employed immunologic factors analysis, GC-TOFMS based metabolomics and 16S-rRNA-sequencing microbiome profiling technologies to explore the effects of E. purpurea on young rats, a physiological insufficient immunity status, by compared with pidotimod treatment on young rats and adult animals. E. purpurea treatment significantly increased IL-2, decreased IL-6 and affect immunoglobulins in the spleen of young rats, indicating its promotion of cellular immunity. Both the immunologic factors and the global metabolome of E. purpurea treated young rats were close to the status of mature individuals. Results of 16S-rRNA-sequencing of ileum content together with co-metabolism metabolites demonstrated that E. purpurea changed gut microbiota structure characteristically as a reducing Firmicutes phylum, especially Lactobacillus, and a rising Actinobacteria phylum including Bifidobacterium. The results were concluded that E. purpurea could potentially promote the maturation of immune and metabolism of immature rats, and also affect gut flora structure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».