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Enregistrement W4385986210 · doi:10.2174/2666862901666230818093034

Bifidobacterial Postbiotics as Health-promoting Agents in Dairy Products

2023· article· en· W4385986210 sur OpenAlexaff
Aziz Homayouni Rad, Saba Kamalledin Moghadam, Amir Mohammad Mortazavian, Soheila Abachi, Sevda Allahmadadi

Notice bibliographique

RevueCurrent Functional Foods · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesTabriz University of Medical Sciences
Mots-clésProbioticBifidobacteriumHealth benefitsFood scienceDairy industryActinomycetaceaeDairy foodsHuman healthAnaerobic bacteriaBiotechnologyLactobacillusBusinessBiologyBacteriaMedicineEnvironmental healthTraditional medicineFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bifidobacteria is a commercial probiotic that is widely used in industries. However, due to its oxygen-sensitive nature, industries have faced some limitations during the addition of the products. Recently it was stated that the metabolites secreted by bifidobacteria have a key role in improving health. Objective: The possibility of a postbiotic replacement for probiotics in dairy industries and its effect on health are discussed. Method: the keywords including postbiotic, probiotic, dairy, bifidobacteria, inactivated bifidobacteria, bifidobacteria metabolites, the effect of bifidobacteria on psychology, human health, cancer, and inflammation are searched on Google Scholar as well as more than 600 research and review articles are read. Result: Bifidobacteria could change gut bacteria positively and improve health directly. Also, the metabolites produced by bifidobacteria indirectly have wide-range effects on health. Conclusion: Due to the anaerobic nature of bifidobacteria, applying a postbiotic / non-viable form of bifidobacteria is a sagacious option in dairy products.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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