<i>Lactiplantibacillus plantarum</i> Interstrain Variability in the Production of Bioactive Phenolic Metabolites from Flavan-3-ols
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Flavan-3-ols intake is associated with numerous health benefits, but these are influenced by their conversion into smaller phenolic metabolites by the gut microbiota. Thus, the identification of bacteria that metabolize flavan-3-ols could lead to targeted interventions to enhance their benefits. To this end, we screened 47 Lactiplantibacillus plantarum strains for their ability to metabolize (+)-catechin, a flavan-3-ol. Then, we assessed these strains for their capacity to convert various flavan-3-ol structures. Out of the 47 isolates, 12 released 3-(3′,4′-dihydroxyphenyl)-1-(2,4,6-trihydroxyphenyl)-propan-2-ol (a form of diphenylpropan-2-ol) from (+)-catechin. All strains metabolized (+)-catechin, (−)-epicatechin, (−)-epigallocatechin, but only a subset transformed (−)-gallocatechin. Among these simple flavan-3-ol structures, (−)-epicatechin was metabolized the most. A hierarchical cluster analysis identified two groups of flavan-3-ol-metabolizing strains categorized as having “high” and “low” production of diphenylpropan-2-ols. Notably, the strains that produced higher levels of diphenylpropan-2-ol from (+)-gallocatechin and (+)-catechin also performed better with a camu–camu extract, which was studied as a complex source of flavan-3-ols and predominantly contained these two flavan-3-ols. These results demonstrate the interstrain variability in L. plantarum metabolism, which may be useful for developing tailored formulations to enhance the production of flavan-3-ols bioactive metabolites.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».