Ginseng ameliorates exercise-induced fatigue potentially by regulating the gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic effects of water extract of ginseng (WEG) on exercise-induced fatigue (EF) have been reported in several previous studies, but the molecular mechanisms involved remain unexplored. In this study, the anti-EF effects of WEG were studied, and the potential mechanisms were discussed. We characterized the chemical components of WEG by ultra-high performance liquid chromatography-tandem triple quadrupole mass spectrometry (UHPLC-QqQ-MS/MS) and high performance liquid chromatography coupled with evaporative light scattering detection (HPLC-ELSD), and then examined the anti-EF effects of WEG on a rat model of weight-loaded swimming with a focus on endogenous metabolism and gut microbiota. WEG contains abundant (90.15%, w/w) saccharides and ginsenosides with structurally diverse glycosyls. WEG taken orally showed strong anti-EF effects by ameliorating energy metabolism abnormality, oxidative stress, lipid peroxidation, inflammatory response, disorders in the metabolism of bile acid, amino acid, fatty acid and lipid, as well as the gut microbiota dysbiosis. Given that gut microbiota is significantly associated with energy expenditure, systemic inflammation and host metabolism, these findings suggest a potential central role of the gut microbiota in mediating the anti-EF effect of WEG. That is, the saccharides and ginsenosides in WEG serve as energy substrates for specific intestinal bacteria, thereby beneficially regulating the gut microbiota, and the reshaped gut microbial ecosystem then triggers several molecular and cellular signaling pathways (e.g. butyrate or TGR5 signals) to achieve the therapeutic effects on EF. The outcomes highlighted here enable deeper insight into how WEG overcomes EF.
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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 ».