Exploring lactic acid bacteria in food, human health, and agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Lactic acid bacteria (LAB) are ubiquitous multifaceted microorganisms widely used in food and agricultural industries due to their metabolic adaptability, safety and beneficial bioactivities. This review provides a comprehensive synthesis of recent advances in LAB applications focusing on their roles in food fermentation, value-added compound production, human health, and biocontrol and bioremediation in sustainable agriculture. In food systems, LAB not only can improve preservation or shelf life, but also contributes to improved nutritional profiles through the production of functional biomolecules (e.g., exopolysaccharides, bacteriocins, and vitamins). Furthermore, LAB-derived extracellular vesicles, lipoteichoic acids, and exopolysaccharides have demonstrated immunomodulatory, anti-inflammatory effects, and hypoglycemic and hypocholesterolemic properties, highlighting their therapeutic and nutraceutical potential. Meanwhile, in agriculture LAB can promote plant growth, soil health, and pathogen suppression through antimicrobial properties and nutrient solubilization. These microorganisms have also demonstrated capabilities in degrading contaminants in the environmental and food sectors showcasing its diverse biotechnological utility. Altogether, this review emphasizes emerging biotechnological applications in addressing global challenges related to food safety, agri-environmental sustainability, and human health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».