Coupled Impact of Anthocyanin and Mineral Concentrations in Cranberry Juice on Gut Microbiota and Function Modulation: A First Demonstration
Notice bibliographique
Résumé
Cranberry juice (CJ), a natural source of anthocyanins, may provide additional health benefits when enriched, as anthocyanins have been shown to influence gut microbiota composition. This study investigated the effects of varying anthocyanin and mineral concentrations in CJ on gut microbiota in mice. Using electrodialysis with filtration membranes (EDFM), five CJ samples with different anthocyanin/mineral enrichment levels (0/0, −31/−85%, −19/−70%, 26/−32%, and 44/−60%) were produced and administered to C57BL/6J mice for four weeks. Gut microbiota composition was analyzed via 16S rRNA sequencing, and inflammation was determined in macroscopic observations of intestinal tissues. While α and β diversity remained unchanged, differential abundance analysis revealed that gut microbiota changes were influenced by anthocyanin and mineral concentrations. Synergistic trends were observed for Colidextribacter and Oscillibacter (increasing with both compounds) and for Turicibacter, Romboutsia, Enterorhabdus, and Bifidobacterium (decreasing with both compounds). Antagonistic trends emerged for Dubosiella, Acetatifactor, A2, Ruminococcus, and Intestinimonas (decreasing with anthocyanins and increasing with minerals), and the reverse was found for Ligilactobacillus. The most significant microbiota shifts occurred with the −31/−85% CJ, suggesting a strong effect of its low anthocyanin and mineral content. But further analysis is needed to assess their metabolic effects and impact on intestinal 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».