Yoghurt fermentation alters the composition and antiplatelet properties of milk polar lipids
Notice bibliographique
Résumé
Dairy polar lipids (PL) seem to exhibit antiplatelet effects. However, it is not known what molecular species may be responsible. In this study, we confirmed using C30 reversed-phase (C30RP) ultra-high-performance liquid chromatography (UHPLC) coupled to high resolution accurate mass tandem mass spectrometry (HRAM-MS/MS) that fermentation of yoghurts from ovine milk using specific starter cultures altered the PL composition. These lipid alterations occurred concomitant with increased antithrombotic properties of the yoghurts PL fractions against platelet-activating factor (PAF) and thrombin-induced platelet aggregation. Specifically, elevation in phosphatidylethanolamine (PE), sphingomyelin (SM), phosphatidylcholine (PC) and their molecular species were observed following yoghurt fermentation. Furthermore, PC(18:0/18:1), PE(18:1/18:2), SM(d18:0/22:0) and several other molecular species were significantly inversely correlated with the inhibition of PAF and thrombin. These molecular species were abundant in the most bioactive yoghurts fermented by S. thermophilus and L. acidophilus, which suggest that fermentation by these microorganisms increases the antithrombotic properties of ovine milk PL.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».