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Enregistrement W3006731868 · doi:10.1039/c9fo01091b

Effect of the carrier material, drying technology and dissolution media on the viability of<i>Lactobacillus fermentum</i>K73 during simulated gastrointestinal transit

2020· article· en· W3006731868 sur OpenAlexafffund
Stephanía Aragón-Rojas, Alan Javier Hernández‐Álvarez, Isabelle Mainville, Yves Arcand, María Ximena Quintanilla‐Carvajal

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversidad de La Sabana
Mots-clésLactobacillus fermentumDissolutionGastrointestinal transitDigestion (alchemy)In vitroFood scienceRheologyChemistryMaterials scienceLactic acidChromatographyBiologyBacteriaBiochemistryMedicineComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to determine the effect of the carrier material, drying technology and dissolution media during the passage of L. fermentum K73 through a dynamic in vitro digestion system (IViDiS). The carrier materials were (i) culture medium with growing micro-organisms and (ii) culture medium with maltodextrin : sweet whey [0.6 : 0.4]. The carrier materials were dried by spray-drying and freeze-drying to obtain four types of powders. The dissolution media consisted of water and 1% fat milk. The powders were tested using an in vitro dynamic digestion system (IViDiS). The results showed that powders derived from culture medium had the highest protective effect on the viability of L. fermentum K73 in both dissolution media and that survival increased when the powders were tested in milk. The modified Gompertz model was used to model L. fermentum K73 behaviour during the digestion process. The model showed that cells entrapped in culture medium had the longest lag phase and the slowest inactivation rate when evaluated in milk.

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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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