Enhancing Malva sylvestris extract properties through lactic acid bacteria fermentation: impact on phytochemical profile and bioactivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the fermentation of Malva sylvestris aerial parts using three lactic acid bacteria: Lactiplantibacillus plantarum 299V, Pediococcus acidilactici IRZ12B, and Lacticaseibacillus rhamnosus GG. The fermentation process resulted in a notable increase in microbial counts of LAB populations, production of organic acids, reduction of antinutritional factors such as tannins, and enhancement the bioavailability of some essential minerals. Post-fermentation analyses revealed a threefold increase in total phenolic content compared to the non-fermented extract. Antioxidant activity also showed a substantial enhancement, with L. plantarum 299V and P. acidilactici IRZ12B nearly doubling the DPPH inhibition percentage, while L. rhamnosus GG exhibited no improvement. Furthermore, antimicrobial activity varied among strains, with P. acidilactici IRZ12B and L. rhamnosus GG effectively inhibiting Y. enterocolitica growth, while all fermented samples significantly reduced S. enterica proliferation. These findings support the use of lactic acid bacteria fermentation as a bioprocess to improve the phytochemical profile of malva, with potential therapeutic applications. Furthermore, the optimized fermentation conditions could facilitate the incorporation of fermented malva as a functional ingredient in plant-based foods, aligning with the growing consumer demand for health-oriented products. Graphical Abstract
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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 | 0,001 | 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 ».