Screening and Characterization of Some Lactobacillaceae for Detection of Cholesterol-Lowering Activities
Notice bibliographique
Résumé
Dyslipidemia, specifically abnormal levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), is an important risk factor of cardiovascular disease. Evidence showing the promising abilities of probiotics to lower total cholesterol or LDL-C has, however, not yet convinced experts to recommend probiotic bacteria as treatment for blood lipid management. Therefore, there are opportunities for the development of new efficient cholesterol-lowering probiotics. Bile salt hydrolase (BSH) and feruloyl esterase (FAE) are bacterial enzymes proposed to explain the cholesterol-lowering capacity of some bacteria and have both been shown to be responsible for lipid reduction in vivo. Here, in order to select for cholesterol-lowering bacteria, 70 strains related to Lactobacillaceae were screened for BSH and FAE activities. Based on this two-way screening approach, two bacteria were selected and assessed for their capacity to assimilate cholesterol in vitro, another suggested mechanism. Lactobacillus acidophilus CL1285 showed BSH and FAE activity as well as capacity to assimilate cholesterol in vitro. Lactiplantibacillus plantarum CHOL-200 exhibited BSH activity and ability to assimilate cholesterol. These properties observed in vitro make both strains good probiotic candidates for the management of dyslipidemia. Further investigation is needed to assess their ability to reduce blood cholesterol in human trial.
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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 ».