Anthocyanin-Rich Butterfly Pea Flower Extract Ameliorating Low-Grade Inflammation in a High-Fat-Diet and Lipopolysaccharide-Induced Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the enhancive effects of butterfly pea flower (BF) extracts on metabolic and immune homeostasis in a low-grade inflammation mouse model. The BF extract was found to contain mainly anthocyanins among other flavonoids. BF supplementation alleviated metabolic endotoxemia by lowering the plasma glucose, lipopolysaccharide (LPS), and tumor necrosis factor-α (TNF-α) levels and restored lipid metabolism and the balance between Treg and Th17 cells, thereby inhibiting the dysfunctional liver and abdominal white adipose tissues. BF extract increased the tight junction protein expression and reduced the expression of proinflammatory cytokines, therefore sustaining the colonic mucosa structure. Furthermore, BF extracts reshaped the gut microbiota structure characterized by significantly promoted SCFA-producing gut microbiota such as Akkermansia and Butyricicoccaceae . Additionally, BF extracts enhanced fecal primary bile acid (BA) levels and modulated bile acid signaling in the liver and ileum to facilitate BA synthesis for the restoration of lipid metabolism. In summary, anthocyanin-enriched BF extracts alleviated the profound negative dietary alterations and helped maintain the metabolic health by modulating the various aspects of the gut microenvironment and enhancing hepatic bile acid synthesis.
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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) | 0,001 | 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 ».