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Enregistrement W2884353788 · doi:10.1080/21691401.2018.1489270

Novel microencapsulated probiotic blend for use in metabolic syndrome: design and <i>in-vivo</i> analysis

2018· article· en· W2884353788 sur OpenAlexaff
Umar Iqbal, Susan Westfall, Satya Prakash

Notice bibliographique

RevueArtificial Cells Nanomedicine and Biotechnology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticMetabolic syndromeDiabetes mellitusTriglycerideFood scienceCholesterolFenofibrateIn vivoMedicineBiologyPharmacologyInternal medicineEndocrinologyBiotechnologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing prevalence of the metabolic syndrome has made it a medical issue that currently affects 1 in 5 Canadians. The metabolic syndrome is defined by risk factors that predispose an individual to diabetes and cardiovascular disease. Current forms of interventions have been inadequate as substantiated by the fact that the prevalence of metabolic syndrome has not reduced over the years. The objective of this study was to investigate the therapeutic benefits of a novel microencapsulated probiotic blend in treating the metabolic syndrome. Three probiotic strains were microencapsulated into alginate-polylysine-alginate (APA) microcapsules: L. rhamnosus NCIMB 6375, L. plantarum NCIMB 8826 and L. fermentum NCIMB 5221. From the results, it was observed that the microencapsulated probiotic blend significantly reduced serum total cholesterol, LDL cholesterol and triglyceride levels (reducing from 516 mg/dL to 379 mg/dL, 314 mg/dL to 231 mg/dL and 580 mg/dL to 270 mg/dL, respectively). In addition, the administration of the microencapsulated probiotic blend was found to favourably influence the gut microbiota, decreasing Firmicutes levels and increasing Bacteroidetes levels. Overall, this work demonstrates the potential a microencapsulated probiotic blend could have in targeting multiple risk factors of the metabolic syndrome; however, greater research is still needed.

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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