Evaluation of the prebiotic potential of polyphenol-rich plant extracts in a mouse model of colitis
Notice bibliographique
Résumé
Graphical Abstract Abstract Objective: Intestinal inflammation is linked to gut dysbiosis and disrupted host–microbe interactions. This study investigated four plant extracts rich in polyphenol – pomegranate fruit peel, lemon balm leaves, cinnamon bark, and grape pomace – for their potential prebiotic activities and protective effects in a mouse model of mild intestinal inflammation. Methods: Mice received extracts orally for 4 weeks prior to colitis induction with dextran sulfate sodium. Results: All four extracts reduced colonic inflammation markers, and only grape pomace delayed disease onset. Extracts modified gut microbiota composition during colitis, differentially influencing the abundance of beneficial taxa, pathobionts, hydrogen sulfide producers, and mucus-associated species, such as Akkermansia muciniphila. Metabolomic analysis revealed extract-specific alterations in fecal metabolite profiles, particularly regarding levels of ethanol, glycine and amino acids. Colonic gene transcript profiling showed that grape pomace had the most beneficial effects on the expression of genes involved in epithelial barrier function, microbial sensing, inflammation signaling and innate immunity during colitis. Histological and imaging data further confirmed that grape pomace preserved tight-junction integrity and limited bacterial translocation during colitis. Conclusion: The findings demonstrate that the four polyphenol-rich extracts prevent colitis-induced intestinal damage, likely through modulation of gut microbiota, fecal metabolites and barrier function. Of them, grape pomace extract induced the most promising effect against colitis, combining improved clinical symptoms and restoration of host–microbiome homeostasis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».