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Enregistrement W2953842394 · doi:10.1021/acs.jafc.9b03079

Anti-inflammatory Effect and Cellular Uptake Mechanism of Peptides from Common Bean (<i>Phaseolus vulga</i> L.) Milk and Yogurts in Caco-2 Mono- and Caco-2/EA.hy926 Co-culture Models

2019· article· en· W2953842394 sur OpenAlexafffund
Yuhuan Chen, Hua Zhang, Lili Mats, Ronghua Liu, Zeyuan Deng, Yoshinori Mine, Rong Tsao

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésCaco-2PhaseolusPeptideValineLeucineBiochemistryChemistryBioavailabilityCell cultureTumor necrosis factor alphaCellBiologyPharmacologyAmino acidEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bioavailability and anti-inflammatory activity of the phenolic compounds derived from gastrointestinal digestates of navy bean and light red kidney bean milks and yogurts were investigated in both Caco-2 mono- and Caco-2/EA.hy926 co-culture cell models. Instead of being transported directly, the ferulic acid ester derivatives in common bean milks and yogurts were found to be metabolized into ferulic acid and then be transported through the Caco-2 cell monolayer with an average basolateral ferulic acid concentration of 56 ± 3 ng/mL after 2 h. Strong anti-inflammatory effects were observed in the basolateral EA.hy926 cells of the co-culture model, and modulations of oxLDL-induced inflammatory mediators by the transported phenolics were verified to be through the p38 MAPK pathway. The present results suggest that the common bean-derived phenolics can be metabolized and absorbed by the intestinal epithelial cells and have antioxidant and anti-inflammatory effects against oxidative stress injury in vascular endothelial cells, hence contributing to the amelioration of vascular diseases.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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