Postbiotics: potential applications in early life nutrition and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Postbiotics, also known as bioactive compounds, are those that form in a matrix after fermentation and are then employed to promote health. Realizing that an unbalanced population of microorganisms in the gut might contribute to the onset of a variety of diseases has sparked renewed interest in prebiotics, probiotics, and postbiotics as potential means of effecting such a change (including cancer and type-1 diabetes). Any metabolic by-products of a microorganism that have a positive impact on the host are considered postbiotics. By altering the gut microbiome, probiotics have a number of health benefits; nevertheless, technological restrictions such as viability controls have restricted their full potential usage in the pharmaceutical and food industries. As a result, the focus is changing away from viable probiotic bacteria and towards non-viable paraprobiotics and/or biomolecules produced from probiotics, also known as postbiotics. Because they impart a variety of health-promoting properties, paraprobiotics and postbiotics are developing idea in the functional foods sector. Although these concepts are not fully defined, they have been defined as follows for the time being. Probiotics produce postbiotics, which are detected in the cell-free supernatants of live microorganisms. Among them are amino acids, vitamins, enzymes, biosurfactants, organic acids, and short-chain fatty acids. The current review summarizes and discusses a variety of postbiotic molecules as well as their impact on human health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».