Weissella Paramesenteroides’ Effects on Two Neglected Wild Food Plants (Hydrocotyle bonariensis and Garcinia kola) Used in the Treatment of Hypertension in Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Lactic acid fermentation is a promising approach for enhancing the nutritional and functional properties of certain underutilised food plants. In this study, Hydrocotyle bonariensis and Garcinia kola were subjected to controlled fermentation by a probiotic lactic acid bacteria strain identified as Weissella paramesenteroides by 16S ribosomal gene sequencing. The resulting matrices were analysed to assess their antioxidant and anti-inflammatory activities using the DPPH and protein denaturation inhibition tests, respectively. The fermentation process significantly increased the content of proteins and minerals while reducing anti-nutritional factors such as phytates and oxalates. These biochemical changes correlated with enhanced antioxidant activity and anti-inflammatory potential in vitro. The antioxidant activity of Hydrocotyle bonariensis increased from 60.74±4.09% to 83.55±0.68%. Anti-inflammatory activity also increased after fermentation, reaching 72.96±0.89% for Hydrocotyle bonariensis and 98.11±2.67% for Garcinia kola. Fermentation also significantly increased levels of protein, vitamins (A, D and E) and essential minerals, such as magnesium, zinc, sodium and potassium. These nutritional and functional improvements suggest that incorporating Hydrocotyle bonariensis and Garcinia kola based fermented products into a diet for the prevention of hypertension and other metabolic diseases could improve intestinal health due to the beneficial effects of lactic fermentation.
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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) | 0,001 | 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 ».