Cooked Red Lentils Dose-Dependently Modulate the Colonic Microenvironment in Healthy C57Bl/6 Male Mice
Notice bibliographique
Résumé
Dietary pulses, including lentils, are protein-rich plant foods that are enriched in intestinal health-promoting bioactives, such as non-digestible carbohydrates and phenolic compounds. The aim of this study was to investigate the effect of diets supplemented with cooked red lentils on the colonic microenvironment (microbiota composition and activity and epithelial barrier integrity and function). C57Bl/6 male mice were fed one of five diets: a control basal diet (BD), a BD-supplemented diet with 5, 10 or 20% cooked red lentils (by weight), or a BD-supplemented diet with 0.7% pectin (equivalent soluble fiber level as found in the 20% lentil diet). Red lentil supplementation resulted in increased: (1) fecal microbiota α-diversity; (2) abundance of short-chain fatty acid (SCFA)-producing bacteria (e.g., Prevotella, Roseburia and Dorea spp.); (3) concentrations of fecal SCFAs; (4) mRNA expression of SCFA receptors (G-protein-coupled receptors (GPR 41 and 43) and tight/adherens junction proteins (Zona Occulden-1 (ZO-1), Claudin-2, E-cadherin). Overall, 20% lentil had the greatest impact on colon health outcomes, which were in part explained by a change in the soluble and insoluble fiber profile of the diet. These results support recent public health recommendations to increase consumption of plant-based protein foods for improved health, in particular intestinal health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».