Pinto Bean Supplementation Modulates Gut Microbiota and Improves Markers of Gut Integrity in a Mouse Model of Estrogen Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging research suggests that changes in gut microbiota play a key role in menopause-related diseases by modulating gut health. OBJECTIVES: This study investigated the effects of pinto bean (PB) supplementation on gut integrity in an estrogen-deficient mouse model. METHODS: Sixty 3-mo-old female C57BL/6J mice were injected with either sesame oil (vehicle) or vinylcyclohexene diepoxide (VCD, 160 mg/kg) for 30 d to induce estrogen deficiency. Mice were then randomly assigned to 2 dietary groups (n = 15/group): control (AIN-93M) or AIN-93M + 10% (wt/wt) PB for 16 wk. Ovarian failure was confirmed by uterine weight and serum follicle-stimulating hormone (FSH). Gut health was assessed by measuring tight junction proteins, β-glucuronidase activity, short-chain fatty acids (SCFAs), and 16S microbiota composition. PB was evaluated for its estrogenic effects by molecular docking analysis of the identified polyphenols against estrogen receptor (ER)-α and ER-β. Data were analyzed by 2-way analysis of variance, with estrogen status (VCD) and diet as factors followed by post hoc tests when significant (P < 0.05) interaction effect was observed. RESULTS: =0.010) β-glucuronidase activity (∼25%). PB enriched some beneficial bacteria genera (i.e., Bifidobacterium, Bacteroides, Dubosiella, and Lactobacillus) and increased fecal acetic, propionic, n-butyric, and total SCFAs by 2-fold compared with those on the control diet. Molecular docking analysis identified sinapic and ferulic acid as phytoestrogens in PB with high binding affinity for ERs. CONCLUSIONS: PB supplementation improves gut microbial diversity and integrity in estrogen deficiency, offering potential benefits for menopause-related gut health.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».