Green Pea (Pisum sativum L.) Hull Polyphenol Extracts Ameliorate DSS-Induced Colitis through Keap1/Nrf2 Pathway and Gut Microbiota Modulation
Notice bibliographique
Résumé
As a processing by-product, green pea hull (GPH) was found to be rich in phenolic components in our previous studies. In this study, UHPLC-LTQ-OrbiTrap-MS (Ultra performance liquid chromatography-linear ion trap orbitrap tandem mass spectrometry) technique was used to quantify polyphenols, and DSS (sodium dextran sulfate)-induced colitis mouse model was established to explore the effect of GPH extracts on colitis. The results showed that quercetin and its derivatives, kaempferol trihexanside and catechin and its derivatives were the main phenolic substances in the extract, reaching 2836.57, 1482.00 and 1339.91 µg quercetin/g GPH extract, respectively; GPH extracts can improved inflammatory status, repaired colonic function, regulated inflammatory factors, and restored oxidative balance in mice. Further, GPH extracts can activate Keap1-Nrf2-ARE signaling pathway, regulate downstream antioxidant protease and gut microbiota by increasing F/B value and promoting the growth of Lactobacillaceae and Lachnospiraceae, and improve the level of SCFAs (short-chain fatty acids) to relieve DSS-induced colitis in mice. Therefore, GPH may be a promising dietary resource for the treatment of ulcerative colitis.
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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 | 0,001 | 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 ».