食物源多菌株乳酸菌联合体的功能与精神益生潜力:静态消化与SHIME®模型体外评估

本研究考察了三株食物源乳酸菌(LAB)——OS4、O24、M3.3.——的功能与精神益生潜力,分别以单培养和标准化至 109 CFU/mL 的多菌株联合体(LAB MIX)形式进行评估

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蛋白质神经系统疾病阿尔茨海默病乳酸菌精神益生体外消化SHIME®模型多菌株联合体
Functional and Psychobiotic Potential of a Food-Derived Multi-Strain Lactic Acid Bacteria Consortium: An In Vitro Evaluation Using Static Digestion and SHIME® Models

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

食物源多菌株乳酸菌联合体的功能与精神益生潜力:静态消化与SHIME®模型体外评估

本研究考察了三株食物源乳酸菌(LAB)——OS4、O24、M3.3.——的功能与精神益生潜力,分别以单培养和标准化至 109 CFU/mL 的多菌株联合体(LAB MIX)形式进行评估

Functional and Psychobiotic Potential of a Food-Derived Multi-Strain Lactic Acid Bacteria Consortium: An In Vitro Evaluation Using Static Digestion and SHIME® Models

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究考察了三株食物源乳酸菌(LAB)——OS4、O24、M3.3.——的功能与精神益生潜力,分别以单培养和标准化至 109 CFU/mL 的多菌株联合体(LAB MIX)形式进行评估。研究分连续两个阶段进行,以表征其在模拟胃肠道条件下的稳定性、代谢活性及潜在协同效应。第一阶段进行比较筛查,评估各菌株及 MIX 的黏蛋白黏附能力与静态体外胃肠消化过程中的稳定性,同时定量氨基酸谱以建立代谢基线。第二阶段在初步筛查后,选用细菌联合体(MIX)利用人体肠道模拟器(Simulator of the Human Int...)进行高级验证。

【主题与分类】

主题标签:神经系统疾病、阿尔茨海默病、乳酸菌、精神益生、体外消化、SHIME®模型、多菌株联合体。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://repod.icm.edu.pl/citation?persistentId=doi:10.18150/NEGFZD

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本研究考察了三株食源性乳酸菌(LAB)——OS4、O24、M3.3——的功能潜力和精神生物潜力,分别以单一菌株培养物和组合多菌株菌群(LAB MIX)形式进行评估,标准化为10⁹ CFU/mL。研究分连续两个阶段进行,以表征其在模拟胃肠道条件下的稳定性、代谢活性及潜在协同效应。在第一阶段,进行了比较筛选,评估各菌株及MIX的黏蛋白黏附能力和静态体外胃肠道消化过程中的稳定性,同时定量氨基酸谱以建立代谢基线。在第二阶段,经初步筛选后,选择细菌菌群(MIX)使用人体肠道微生物生态系统模拟器(SHIME®)进行高级验证。

这是通过使用TWINSHIME装置实现的,该装置是一种并行多反应器系统,维持在37°C的厌氧条件下,模拟了人体胃肠道从胃、小肠到升结肠、横结肠和降结肠各段的环境。为了在特定病理条件下评估该配方,系统接种了来自诊断为阿尔茨海默病(AD)捐赠者的粪便微生物群,并按照38天的标准化协议运行,该协议包括14天的稳定期、14天的干预阶段(每日给予LAB MIX),以及最后10天的冲洗阶段,以评估干预效果的持续性。此阶段重点监测该复合制剂对肠道微生物群(GM)组成的影响,并评估在模拟结肠条件下氨基酸代谢的后续变化。请参阅readme文件以了解数据集中文件的说明。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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