Gastrointestinal Digestion Model Assessment of Peptide Diversity and Microbial Fermentation Products of Collagen Hydrolysates
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA), the most common form of arthritis, is associated with metabolic diseases and gut microbiome dysbiosis. OA patients often take supplements of collagen hydrolysates (CHs) with a high peptide content. Following digestion, some peptides escape absorption to induce prebiotic effects via their colonic fermentation to generate short-chain fatty acids (SCFAs), branched-chain fatty acids (BCFAs) and colonic gases (NH4 and H2S). The capacity of CHs to generate microbial metabolites is unknown. Proteomic analysis of two CHs (CH-GL and CH-OPT) demonstrated different native peptide profiles with increased peptide diversity after in vitro gastric and small intestinal digestion. Subsequent 24 h fermentation of the CH digests in a dynamic gastrointestinal (GI) digestion model containing human fecal matter showed that CH-OPT increased (p < 0.05) H2S, SCFAs (propionic, butyric and valeric acids), BCFAs, and decreased NH4 in the ascending colon reactor with no major changes seen with CH-GL. No major effects were observed in the transverse and descending vessels for either CH. These findings signify that CHs can induce prebiotic effects in the ascending colon that are CH dependent. More studies are needed to determine the physiological significance of CH-derived colonic metabolites, in view of emerging evidence connecting the gut to OA and metabolic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».