Pollen beebreads as a source of probiotics: a metagenomic and biochemical characterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Pollen beebread, a fermented pollen stored in honeycombs, is a crucial food source for honey bees and holds promise as a nutraceutical for humans. This study investigated the nutritional composition, antioxidant properties, and microbiota of beebread derived from three major floral sources in Taiwan: rapeseed ( Brassica napus , Bn), beggartick ( Bidens pilosa var. radiata , Bp), and tea tree ( Camellia sinensis , Cs). RESULTS Beebread from different floral sources exhibited significant differences in protein content (up to ~140 mg bovine serum albumin equivalents (BSAE) g −1 in Bn beebread vs. ~105 mg BSAE g −1 in Bp and Cs beebread), phenolic content (up to ~30 mg gallic acid equivalents g −1 in Bn beebread), flavonoid content (up to ~45 mg quercetin equivalents g −1 in Bn beebread), and antioxidant activity (up to ~130 μmol Trolox equivalents g −1 in Bn beebread). A metagenomic analysis revealed distinct microbiota across samples, with differences in alpha diversity: Bn beebread exhibited higher species richness, whereas Cs beebread exhibited greater evenness. Firmicutes were the dominant phylum in Bn and Bp beebread (average relative abundances of 57.5% and 57.7%, respectively), whereas Proteobacteria predominated in Cs beebread (58.5%). Lactobacillus was the most abundant genus, with average relative abundances of 52.8% and 51.5%, respectively, in Bp and Bn beebread samples. CONCLUSION These findings highlight the influence of floral origin on the nutritional and microbial profiles of beebread and support its potential as a source of beneficial microbes and nutrients. © 2025 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».