Fermented soybean meal extract improves oxidative stress factors in the lung of inflammation/infection animal model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Fermented soybean products have been used in various ways, and more research is being conducted on them to reveal their benefit. Objective The objective of this study was to evaluate the antioxidative activity of fermented soybean meal extract by Lactobacillus plantarum in vitro and in vivo tests. Materials and methods A Lactobacillus plantarum strain RM10 was selected through plate and fermentation experiment, which increased the degree of protein hydrolysis (1.015 μg/mL) and antioxidant activity in soybean meal fermented by selected bacteria (FSBM). In vivo study was done on septic rats as an inflammation/infection model, and then the trial groups were treated with different concentrations of fermented soybean meal extracts (FSBM, 5, 10, and 20%). Results DPPH radical-scavenging and ferrozine ion-chelating activity enhanced ( P < 0.05) after fermentation of soybean meal compared to control group. Reduced ( P < 0.05) expression of inflammatory genes and enzymes was detected in the lungs of rats treated with fermented soybean meal extract. Discussion and conclusions These results demonstrated that a diet containing fermented soybean meal extract improved extreme inflammatory response in an infectious disease like sepsis by reducing inflammatory factors.
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 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 ».