Modulation of gut microbiota and markers of metabolic syndrome in mice on cholesterol and fat enriched diet by butterfly pea flower kombucha
Notice bibliographique
Résumé
Clitoria ternatea, with an alternative name, Butterfly pea, is increasingly being explored for medical purposes and the development of a wide range of processed products. This study aimed to incorporate Butterfly pea into an innovative probiotic drink through a symbiotic culture of bacteria and yeast (SCOBY) fermentation and to evaluate the biological activity. The benefits of the drink, referred to as butterfly pea flower kombucha (KBPF) was determined in vitro and in metabolically disorder mice that receive a diet rich in cholesterol and fat (CFED). Forty white male were categorized into four groups, i.e., A = Control/Normal Diet; B = CFED alone; C = CFED + KBPF 65 mg/kg BW (Body Weight); D = CFED + KBPF 130 mg/kg BW, and then sacrificed after 6 weeks of intervention. Seventy-nine secondary metabolite compounds were successfully identified in KBPF using LC-HRMS. In vitro studies showed the potential activity of KBPF in inhibiting not only ABTS, but also lipid (lipase) and carhodyrate (α-amylase, α-glucosidase) hydrolyzing enzymes to levels similar to acarbose control at 50 – 250 μg/mL. In the in vivo study, the administration of KBPF (130 mg/kg BW) significantly alleviated metabolic disorders caused by high-fat diet. Specifically, lipid profile (HDL, LDL, TC, TG), blood glucose, markers of oxidative stress (SOD liver), metabolic enzymes (lipase, amylase), and markers of inflammation (PGC-1α, TNF-α, and IL-10) were in most cases restored to normal values. Additionally, the gut microbiota community analysis showed that KBPF has a positive effect (p=0.01) on both the Bacteroidetes phylum and the Firmicutes phylum. The new KBPF drink is a promising therapeutic functional food for preventing metabolic diseases.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».