Structural Characterization of <i>Morchella esculenta</i> Polysaccharides and Its Ability to Modulate Intestinal Barrier and Intestinal Microbiota in Dextran Sulfate Sodium‐Induced Colitis Mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Morchella esculenta polysaccharides (MEPs) are known to have multiple bioactive properties, including immunomodulatory, anticancer, antioxidant, anti‐inflammatory, etc. In this study, we assessed the impact of MEPs on dextran sulfate sodium (DSS)‐induced colitis in mice, focusing on intestinal barrier and microbiota modulation. Using NMR analysis, MEPs were found to predominantly consist of 1,4,6‐ α ‐ d ‐Glc p and 1,4‐ α ‐ d ‐Glc p . MEPs were able to significantly alleviate weight loss, reduce colon length shortening, and mitigate colon pathology in mice. Notably, MEPs suppressed elevated pro‐inflammatory cytokines levels but boosted anti‐inflammatory cytokine levels. Besides, MEPs modulated gut microbiota, enhancing microbial diversity and promoting homeostasis compared to untreated. Furthermore, there was a higher relative abundance of beneficial bacteria, indicating that MEPs could enhance gut microbiota composition. Collectively, MEPs have promising therapeutic potential in preventing colitis, and therefore could be developed as a novel nutraceutical strategy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».