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Enregistrement W4401971367 · doi:10.1016/j.bcdf.2024.100445

Impact of enzymatically derived manno-oligosaccharides on the growth of select lactobacillus strains under aerobic and anaerobic conditions

2024· article· en· W4401971367 sur OpenAlexafffund
Erica Di Pede, O.O. Kolade, Bradley A. Saville

Notice bibliographique

RevueBioactive Carbohydrates and Dietary Fibre · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnaerobic exerciseMicrobiologyLactobacillusBiologyChemistryFood sciencePhysiologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study highlights the ability of beta-MOS derived from coconut processing residues (copra meal) to promote the in vitro growth of Lactobacillus probiotics. Enzymatic hydrolysis conditions were manipulated to produce Low Molecular Weight (LMW) and (HMW) Manno-oligosaccharide (MOS) extracts. The LMW MOS contained more mannose and mannobiose, and the HMW MOS contained more mannotriose and higher molecular weight oligosaccharides. The growth of Limosilactobacillus reuteri , Lactiplantibacillus plantarum and Lacticaseibacillus rhamnosus GG on the MOS Extracts was evaluated and compared with growth on Inulin, FOS and XOS. There was significant growth of each probiotic on the MOS extracts. Probiotic growth was similar on MOS extracts and on FOS, while growth was much lower on XOS and Inulin. Probiotic growth was greater under anaerobic than under aerobic conditions. The results confirm the value of a bioactive compound from copra meal to support human and animal health, while contributing to a circular bioeconomy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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