The Concentration of Organic Acids in Cranberry Juice Modulates the Gut Microbiota in Mice
Notice bibliographique
Résumé
A daily consumption of cranberry juice (CJ) is linked to many beneficial health effects due to its richness in polyphenols but could also awake some intestinal discomforts due to its organic acid content and possibly lead to intestinal inflammation. Additionally, the impact of such a juice on the gut microbiota is still unknown. Thus, this study aimed to determine the impacts of a daily consumption of CJ and its successive deacidification on the intestinal inflammation and on the gut microbiota in mice. Four deacidified CJs (DCJs) (deacidification rates of 0, 40, 60, and 80%) were produced by electrodialysis with bipolar membrane (EDBM) and administered to C57BL/6J mice for four weeks, while the diet (CHOW) and the water were ad libitum. Different parameters were measured to determine intestinal inflammation when the gut microbiota was profiled. Treatment with a 0% DCJ did not induce intestinal inflammation but increased the gut microbiota diversity and induced a modulation of its functions in comparison with control (water). The effect of the removal of the organic acid content of CJ on the decrease of intestinal inflammation could not be observed. However, deacidification by EDBM of CJ induced an additional increase, in comparison with a 0% DCJ, in the Lachnospiraceae family which have beneficial effects and functions associated with protection of the intestine: the lower the organic acid content, the more bacteria of the Lachnospiraceae family and functions having a positive impact on the gut microbiota.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».