Anti-inflammatory effect of lentil hull (Lens culinaris) extract via MAPK/NF-κB signaling pathways and effects of digestive products on intestinal barrier and inflammation in Caco-2 and Raw264.7 co-culture
Notice bibliographique
Résumé
The polyphenol-rich lentil hulls are the by-product of lentils hulling process. In this manuscript, in vitro digestion, Caco-2 cell monolayer and Caco-2/RAW264.7 cell co-culture model were established to explore their anti-inflammatory mechanism, absorption of digestive products (RLD), and impact on the intestinal barrier. Results shown that high dose RLE and GLE could significantly inhibit the secretion of NO (30.23% and 31.08%, respectively), IL-6 (81.48% and 56.82%, respectively) and IL-1β (88.05% and 91.67%, respectively), and down-regulate the protein and mRNA expression of iNOS (56.46% and 45.69%, respectively) and COX-2 (76.53% and 46.65%, respectively), and inhibit the activation of MAPK and NF-κB signaling pathways. Polyphenols can be released from lentil hulls and protocatechuic acid glycoside derivative has the highest content (2205.09 ± 7.02 μg/g DW). Digestive products can be absorbed by intestine to maintain intestinal barrier and play anti-inflammatory effect. Above all, lentil hulls may be a potentially valuable functional dietary resource.
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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 ».