Effect of enzymatic treatment of citrus by-products on bacterial growth, adhesion and cytokine production by Caco-2 cells
Notice bibliographique
Résumé
Citrus by-products are inexpensive sources of polyphenols, important bioactive compounds with wide pharmaceutical and food applications. This study aimed to investigate the effect of enzymatic treatment of citrus by-products on the polyphenolic profile of extracts and assess the influence of extracts on the growth and adhesion of probiotics and foodborne pathogenic bacteria and on the inflammatory response of epithelial cells. Enzyme-assisted extraction altered the polyphenolic profile (as assessed by HPLC-DAD), increasing the content of aglycone flavanones (naringenin and hesperetin). Enzymatic extracts and aglycone flavanones exhibited higher antibacterial and prebiotic activities than non-enzymatic extracts and glycoside flavanones. However, a higher content of aglycones was not associated with higher anti-adhesion activity. Citrus extracts significantly (P ≤ 0.05) decreased the inflammatory response of Caco-2 cells to Salmonella Typhimurium adhesion. These results support the sustainable reuse of citrus agroindustrial wastes and indicate the potential of citrus extracts in preventing infection by foodborne pathogenic bacteria and inducing proliferation of probiotics in foods and the gut environment.
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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 ».