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Enregistrement W3158892721 · doi:10.3390/nu13051516

Anti-Inflammatory and Immunomodulatory Properties of Fermented Plant Foods

2021· review· en· W3158892721 sur OpenAlexaff
Roghayeh Shahbazi, Farzaneh Sharifzad, Rana Bagheri, Nawal Alsadi, Hamed Yasavoli‐Sharahi, Chantal Matar

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntioxidantFood scienceProbioticFermentationBiologyGut floraFunctional foodBiotechnologyImmune systemFermentation in food processingLactic acidBacteriaBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fermented plant foods are gaining wide interest worldwide as healthy foods due to their unique sensory features and their health-promoting potentials, such as antiobesity, antidiabetic, antihypertensive, and anticarcinogenic activities. Many fermented foods are a rich source of nutrients, phytochemicals, bioactive compounds, and probiotic microbes. The excellent biological activities of these functional foods, such as anti-inflammatory and immunomodulatory functions, are widely attributable to their high antioxidant content and lactic acid-producing bacteria (LAB). LAB contribute to the maintenance of a healthy gut microbiota composition and improvement of local and systemic immunity. Besides, antioxidant compounds are involved in several functional properties of fermented plant products by neutralizing free radicals, regulating antioxidant enzyme activities, reducing oxidative stress, ameliorating inflammatory responses, and enhancing immune system performance. Therefore, these products may protect against chronic inflammatory diseases, which are known as the leading cause of mortality worldwide. Given that a large body of evidence supports the role of fermented plant foods in health promotion and disease prevention, we aim to discuss the potential anti-inflammatory and immunomodulatory properties of selected fermented plant foods, including berries, cabbage, and soybean products, and their effects on gut microbiota.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations192
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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