Effect of <i>Lactobacillus plantarum</i> NCU116 Fermentation on <i>Asparagus officinalis</i> Polysaccharide: Characterization, Antioxidative, and Immunoregulatory Activities
Notice bibliographique
Résumé
Lactic acid fermentation represents a novel method to produce bioactive functional ingredients, including polysaccharides. In this work, a selected lactic acid bacteria strain NCU116 was used to ferment Asparagus officinalis (asparagus) pulps. Two polysaccharides were subsequently separated from both unprocessed and fermented asparagus pulps, namely, asparagus polysaccharide (AOP) and fermented-AOP (F-AOP). The physicochemical and bioactive properties of AOP and F-AOP were characterized and investigated. High-performance anion-exchange chromatography showed that fermentation increased the proportions of rhamnose, galacturonic acid, and glucuronic acid in polysaccharides by 46.70, 114.09, and 12.75‰, respectively. High-performance size-exclusion chromatography revealed that fermentation decreased the average molecular weight from 181.3 kDa (AOP) to 152.8 kDa (F-AOP). Moreover, the fermentation reduced the particle size and changed the rheology property. In vitro, F-AOP displayed superior free radical scavenging properties compared to AOP, using 2,2-diphenyl-1-picryhydrazyl, hydroxyl, and superoxide anion radical scavenging assays. In vivo, F-AOP administration dose-dependently promoted a gradual shift from Th17-dominant acute inflammatory response (IL-17 and RORγt) to Th1-dominant defensive immune response (IFN-γ and T-bet). These results indicated that the Lactobacillus plantarum NCU116 fermentation was practical and useful to obtain promising bioactive polysaccharides.
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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 | 0,000 | 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 ».