Fermented Myriophyllum aquaticum and Lactobacillus plantarum Affect the Distribution of Intestinal Microbial Communities and Metabolic Profile in Mice
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the effects of fermented Myriophyllum aquaticum (F) and Lactobacillus plantarum BW2013 (G) as new feed additives on the gut microbiota composition and metabolic profile of mice. Crude protein (p = 0.045), lipid (p = 0.000), and ash (p = 0.006) contents in Myriophyllum aquaticum (N) were improved, whereas raw fiber (p = 0.031) content was decreased after solid-state fermentation by G. Mice were fed with no additive control (CK), 10%N (N), 10%N + G (NG), 10%F (F), and 10%F + G (FG). High-throughput sequencing results showed that, compared with the CK group, Parabacteroides goldsteinii was increased in treatment groups and that Lactobacillus delbrueckii, Bacteroides vulgatus, and Bacteroides coprocola were increased in the F and FG groups. Bacteroides vulgatus and Bacteroides coprocola were increased in the F group compared with the N group. Metabolomic results showed that vitamin A, myricetin, gallic acid, and luteolin were increased in the F group compared with the N group. Reduction in LPG 18:1 concentration in the N and F groups could be attenuated or even abolished by supplementation with G. Furthermore, 9-oxo-ODA was upregulated in the FG group compared with the F group. Collectively, N, F, and G have beneficial effects on gut microbiota and metabolic profile in mice, especially intake of FG.
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 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 ».