Absorption and Metabolism of Phenolics from Digests of Polyphenol-Rich Potato Extracts Using the Caco-2/HepG2 Co-Culture System
Notice bibliographique
Résumé
The bioactivity of dietary polyphenols depends upon gastrointestinal and hepatic metabolism of secondary microbial phenolic metabolites generated via colonic microbiota-mediated biotransformation. A polyphenol-rich potato extract (PRPE) containing chlorogenic, caffeic, and ferulic acids and rutin was digested in a dynamic multi-reactor gastrointestinal simulator of the human intestinal microbial ecosystem (GI model). Simulated digestion showed extensive degradation of the parent compounds and the generation of microbial phenolic metabolites. To characterize the transport and metabolism of microbial phenolic metabolites following digestion, a co-culture of intestinal Caco-2 and hepatic HepG2 cells was exposed to the PRPE-derived digests obtained from the colonic vessels. Following a 2 h incubation of the digesta with the Caco-2/HepG2 co-cultures, approximately 10-15% of ferulic, dihydrocaffeic, and dihydroferulic acids and 3-5% of 3-hydroxybenzoic, 3-hydroxyphenylpropionic, and coumaric acids were observed in the basolateral side, whereas 3-hydroxyphenylacetic acid, phenylpropanoic acid, and cinnamic acid were not detected. Subsequent HepG2 cellular metabolism led to major increases in ferulic, dihydrocaffeic, 3-hydroxyphenylpropionic, and coumaric acids ranging from 160-370%. These findings highlight the importance of hepatic metabolism towards the generation of secondary metabolites of polyphenols despite low selective Caco-2 cellular uptake of microbial phenolic metabolites.
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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 ».