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Enregistrement W3081790100 · doi:10.3390/microorganisms8091330

Effects of Red-Bean Tempeh with Various Strains of Rhizopus on GABA Content and Cortisol Level in Zebrafish

2020· article· en· W3081790100 sur OpenAlexfundno aff
Yo-Chia Chen, Shu‐Ling Hsieh, Chun‐Yi Hu

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésZebrafishRhizopusFood scienceBiologyBiochemistryFermentationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tempeh is traditionally produced by fermenting soybean with the fungus Rhizopus oligosporus found in banana leafs. We wanted to investigate if Taiwan’s flavorful red bean could be used as a healthy substitute for soybeans in tempeh. One bioactive component of tempeh is γ-Aminobutyric acid (GABA). We measured GABA content and shelf-life-related antimicrobial activity in red-bean tempeh made with four strains of Rhizopus, one purchased strain of Rhizopus, and an experimental co-cultured group (Rhizopus and Lactobacillus rhamnosus BCRC16000) as well as cortisol in red-bean-tempeh-treated zebrafish. GABA was highest in the co-culture group (19.028 ± 1.831 g kg−1), followed by screened Strain 1, the purchased strain, and screened Strain 4. All strains had antibacterial activity on S. aureus and B. cereus. The extract significantly reduced cortisol in zebrafish. However, Strain 1, with less GABA than some of the other strains, had the best effect on cortisol level, suggesting that other components in red-bean tempeh may also affect stress-related cortisol. We found the benefits of red-bean tempeh to be similar to those reported for soybean-produced tempeh, suggesting that it could be produced as an alternative product. Considering the Taiwanese appreciation of the red-bean flavor, it might find a welcoming market.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,156

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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