MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4303579033 · doi:10.3390/applmicrobiol2040058

The Growth Medium Affects the Viability of IPEC-J2 Animal Cell Line in the Presence of Probiotic Bacteria

2022· article· en· W4303579033 sur OpenAlexafffund
Marie-Josée Lemay, Yves Raymond, Claude P. Champagne, Julie Brassard

Notice bibliographique

RevueApplied Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésViability assayProbioticLactic acidBacteriaIncubationFood scienceMicrobiologyFlow cytometryBiologyIn vitroChemistryBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The IPEC-J2 cell line is frequently used as an in vitro model to study the bioactivity of live probiotics. However, lactic acid bacteria (LB) acidify the medium, and the impact of pH and lactic acid accumulation on cell viability seem to be underestimated. Methods: IPEC-J2 viability was assessed by neutral red and flow cytometry in the presence of eight probiotics at concentrations between 106 and 109 bacteria/mL in maintenance and buffered media. Results: It was shown that a high inoculation level led to higher cytotoxic effects on IPEC-J2 cells after 22 h of incubation and that viability losses were more related to a combination of low pH and lactic acid than to the probiotics themselves. Furthermore, with LB at 106 and 107 bacteria/mL, the addition of phosphates to the media significantly reduced the drop in the pH and preserved the IPEC-J2 viability between 100% and 69%, compared to a highly variable viability between 100% and 17.5% in the unbuffered media. Conclusions: Under certain in vitro conditions, probiotics can lead to the deterioration of animal cells, and pH neutralization is an essential parameter in the cell–probiotic system in order to preserve cell viability and to better evaluate the bioactive properties of live probiotics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied MicrobiologyMême sujetProbiotics and Fermented FoodsTravaux en français237 207