Assessing the Gut Microbiota's Ability to Metabolize Oligomeric and Polymeric Flavan‐3‐ols from Aronia and Cranberry
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials investigating the health effects of flavan-3-ols yield heterogeneous results due to interindividual variability in the gut microbiota metabolism. In fact, different groups in the population have similar metabolic profiles following (-)-epicatechin and (+)-catechin gut microbial metabolism and can be regrouped into so-called metabotypes. In this study, the capacity of 34 donors to metabolize polymeric B-type flavan-3-ols from aronia and oligomeric A-type flavan-3-ols from cranberry is investigated by in vitro fecal batch fermentations. Less than 1% of the flavan-3-ols from both sources are converted into microbial metabolites, such as phenyl-γ-valerolactones (PVLs). To further confirm this result, gut microbial metabolites from flavan-3-ols are quantified in urine samples collected from participants, before and after a 4-day supplementation of cranberry extract providing 82.3 mg of flavan-3-ols per day. No significant difference is observed in the urinary excretion of flavan-3-ols microbial metabolites. Hence, it demonstrates by both in vitro and in vivo approaches that flavan-3-ols from aronia and cranberry are poorly degraded by the gut microbiota. The beneficial health impacts of these molecules likely stem from their capacity to affect gut microbiota and their interactions with the gut epithelium, rather than from their breakdown into smaller metabolites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».