摘要:微生物,发酵过程和由此产生的代谢产物是生物技术,尤其是食品生物技术的关键驱动力。最终制造食品的数量和/或质量与生产者微生物的代谢过程的效率直接相关。食品生物技术公司自然有兴趣提高其生物技术生产线的生产力。这可以通过间接或直接影响微生物细胞中发生的生物过程的基本机制来实现。本综述考虑了一种方法,可以通过使用几种类型的物质或复合物来提高生产者微生物的效率,从而影响食品生物技术(尤其是发酵牛奶产物)感兴趣的微生物生产的代谢过程。将对这些补充剂进行分类,具体取决于它们的化学性质(聚和寡糖;多聚肽和寡肽,个别氨基酸;其他有机化合物,其他有机化合物,矿物质以及多组分补充剂)以及其应用程序的评估结果。
目的:研究口服硫辛酸 (ALA) 补充剂对 2 型糖尿病 (T2D) 患者心脏代谢危险因素的剂量依赖性影响。设计:我们遵循 Cochrane 干预措施系统评价手册和推荐分级、评估、开发和评估手册中概述的说明进行系统评价。研究方案已在 PROSPERO (CRD42021260587) 中注册。方法:我们在 PubMed、Scopus 和 Web of Science 中搜索了截至 2021 年 5 月的口服 ALA 补充剂对 2 型糖尿病成人患者的试验。主要结果是糖化血红蛋白 (HbA1c)、体重减轻和低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C)。次要结果包括空腹血糖 (FPG)、甘油三酯 (TG)、C 反应蛋白 (CRP) 和血压。我们进行了随机效应剂量反应荟萃分析,以计算每天口服 500 毫克 ALA 补充剂的平均差异 (MD) 和 95% CI。我们使用受限三次样条进行了非线性剂量反应荟萃分析。结果:我们纳入了 16 项试验,涉及 1035 名患者。每天口服 ALA 补充剂每增加 500 毫克,HbA1c、体重、CRP、FPG 和 TG 均显著降低。剂量反应荟萃分析表明,每天补充超过 600 毫克 ALA 时,体重呈线性下降(MD 600 毫克/天:- 0.30 公斤,95% CI:- 0.04,- 0.57)。HbA1c 呈现相对 J 形效应(MD:- 0.32%,95% CI:- 0.45,- 0.18)。每日 ALA 摄入量达到 600 毫克时,FPG 和 LDL-C 水平下降。所有结果的点估计值均低于最小临床重要差异阈值。结论:尽管口服 ALA 补充剂对 2 型糖尿病患者的心脏代谢风险因素有显著改善,但其影响在临床上并不重要。
在断奶中,婴儿和幼小的动物易受严重的肠道感染,从而诱发肠道菌群营养不良,肠道插入和肠道屏障功能受损。果胶(PEC)是一种益生元多糖,增强了肠道健康,并可能对肠道疾病产生治疗作用。进行了一项21-D研究,以研究胸膜内注射大肠杆菌脂多糖(LPS)在小猪模型中诱导的肠道损伤的保护作用。总共将24个小猪(6.77±0.92 kg bw; duroc×landrace×大白色;巴罗斯; 21 d年龄)随机分为三组:对照组,LPS挑战组和PEC + LPS组。小猪。所有小猪被宰杀,并在D21给药3小时后收集肠样品。果胶的替代性改善了LPS诱导的洪水反应和对回肠形态的损害。同时,果胶还改善了肠粘蛋白屏障功能,增加了MUC2的mRNA表达,并改善了肠道粘液糖基化。lps挑战降低了肠道mi-crobiota的多样性,并丰富了螺旋杆菌的相对丰度。果胶恢复了α多样性,并通过富集抗炎性细菌和短链脂肪酸(SCFA)(SCFAS)的细菌来改善肠道菌群的结构,并提高了醋酸酯的浓度。©2022 Elsevier Inc.保留所有权利。此外,Spearman等级相关分析还揭示了肠道菌群与肠形态,肠内肿瘤和肠道糖基化的潜在关系。综上所述,这些结果表明果胶通过改变肠道菌群组成及其代谢产物来增强肠道完整性和屏障功能,这随后减轻了肠道损伤并最终改善了小猪的生长性能。
通过加入10毫升无菌蒸馏水来补充1个小瓶的含量。将小瓶倒置慢慢地慢慢地避免了两到三次避免起泡。或者,可以用无菌玻璃棒或搅拌器轻轻搅拌1-2分钟来溶解内容物。未获得立即溶解。保持其站立1-2个小时以更好地溶解。轻微的颗粒物,不会影响补充剂的性能参数。无菌添加90毫升无菌的补充剂,熔融TM 358 -Baird Parker琼脂碱基 / TMV 358- Baird Parker琼脂基地(VEG。)< / div>/ TM 1579-贝尔德·帕克琼脂基地(RPF)(ISO 6888-1&2&2:1999) / TM 2300 -RPF琼脂基地(ISO 6888-2:1999)冷却至48°C。与烧瓶同时轻轻旋转烧瓶,从烧瓶的侧面缓慢加入补充剂,以均匀地混合补充剂。倒入无菌培养皿中,立即使用。
注意:可能有些人不符合这些标准,但您根据临床判断认为他们可能从 ONS 中受益:例如,某人开始减肥但食欲不振,而预期的趋势是进一步减肥和营养状况恶化,这可能会妨碍治疗或功能的反应。如果为不符合 ACBS 标准的人开处方,请注意记录 ONS 的理由。有哪些类型的口服营养补充剂?ONS 有多种款式(牛奶、果汁、酸奶、甜点、咸味食品)、形式(液体、粉末、布丁、预增稠)、类型(高蛋白、含纤维、低容量)、能量密度(1-2.4kcal/ml)和口味。它们提供能量以及其他必需的常量营养素和微量营养素。大多数需要 ONS 的人可以使用标准 ONS(1.5-2.4kcal/ml)进行管理。
焦虑和压力会引发功能性胃肠道疾病,而胃肠道症状可以显着增加焦虑和抑郁水平。这些模式与肠道和大脑通过“肠脑轴”的联系有关,这是神经,内分泌和免疫系统的双向通信。这项临床试验试图研究含有天然抗炎化合物(CLA,KRILL),Pre/Pre/abibiotics,5-HTP和L- theanine对压力相关的行为的新型营养补充剂(Lasheigen Pet Dog)的影响,并评估这些与压力相关的行为以及评估这些相关的压力相关行为之间的联系。四十只狗年龄从1至10岁不等,参加了这项双盲,安慰剂对照的临床试验。十只狗是对照狗,没有明显的焦虑症状。有压力和焦虑症状的三十只狗(实验犬)随机分配给治疗(n¼20)和安慰剂(n¼10)组。治疗样本组(20只狗平衡的性爱)是用松弛的宠物狗片和安慰剂组(10只狗平衡的性爱),每天用嘴巴用安慰剂片平衡,持续60天。在每种实验狗的第0、30和60天收集了狗行为,管理,健康问题以及压力和焦虑行为的各个方面的基本历史问卷。在第0天为所有狗收集了一个粪便样品,以比较焦虑和非焦虑狗的微生物组。治疗中的焦虑犬和安慰剂狗组在30和60天后再次收集了粪便样本。这些样品用于提取DNA进行微生物学分析,并确定领先的细菌组。ANOVA显示出治疗时间的影响,接受治疗的组的可能性大于10%(p 0.05)。这项研究揭示了健康的狗与基线应力相关行为的肠道菌群的不同结构。在焦虑犬治疗组中的浓度似乎会带来一些变化,但是由于该试验研究的局限性(不受饮食控制的数量,没有饮食控制的数量,并且对对照组的狗的时间,我们不得评估Microbobiota)。2020 Elsevier Inc.保留所有权利。
未分类// 常规 R 101338Z 5 月 19 日 FM CNO 华盛顿特区至 NAVADMIN INFO CNO 华盛顿特区 BT 未分类 NAVADMIN 108/19 传递给办公室代码:FM CNO 华盛顿特区//N1// INFO CNO 华盛顿特区//N1// MSGID/GENADMIN/CNO 华盛顿特区/N1/MAY// SUBJ/通用训练预防措施,以降低运动相关虚脱和死亡风险// REF/A/DOC/OPNAV/11JUL11// NARR/REF A IS OPNAVINST 6110.1J,身体准备计划。// RMKS/1。本 NAVADMIN 提醒所有人员注意通用训练预防措施 (UTP) 以降低运动相关虚脱和死亡风险的重要性,并指示修改参考 (a),即进行海军体能准备测试 (PRT) 的程序。不幸的是,在过去的一年里,有四名水兵在看似正常的体能训练中去世。一次损失太多,让每名水兵了解运动相关死亡的风险因素和将这些风险降至最低的策略至关重要。指挥官和主要领导人员,包括指挥体能领袖 (CFL),必须培养一种推广这些 UTP 的训练文化,识别早期痛苦迹象,并在出现明显痛苦迹象时立即终止劳累活动。2. 与运动相关的虚脱和死亡相关的风险因素可能是个人、环境或外部的。个人风险因素包括缺乏适当的环境或运动适应、脱水、近期或当前患病、累积疲劳、基线体质不佳、易患或潜在的心脏病、运动诱发的哮喘、镰状细胞性状 (SCT)、体内脂肪过多 (BMI > 30) 和之前 PRT 表现不佳。过度动机同样是一种重要的风险因素,因为个人可能会努力工作,而忽略身体不适的体征和症状的出现。环境或外部风险因素包括:高海拔运动、高环境温度和湿度以及含有兴奋剂的膳食补充剂,包括产热和能量饮料。3. 在训练过程中识别紧急情况并及时准确地做出反应至关重要。一些综合症可能导致迅速昏倒,而其他综合症则可能慢慢发展为最初的意识昏倒。了解可能导致运动相关昏倒的综合症有助于指导治疗。a. 心脏骤停 (SCA)。心血管性猝死导致的 SCA 通常很突然,会立即失去意识,有时还会出现短暂的癫痫样动作。在确认患者反应迟钝和脉搏消失后,必须开始高质量的心肺复苏术 (CPR)、部署自动电子除颤器 (AED) 并启动紧急医疗服务 (EMS)。b. 与 SCT 相关的劳力性猝死 (ECAST)。ECAST 患者可能是领跑者,也可能是开局强劲,但在崩溃之前,人们会注意到他们行动迟缓、落后和挣扎。他们开始失去平稳的协调性,跑步姿势和步态变得笨拙,双腿看起来僵硬或颤抖。受害者可能会抱怨逐渐虚弱、疼痛、痉挛或呼吸急促。
很大一部分人口都在使用膳食补充剂,但有关其药理相互作用的信息并不完整。为了应对这一挑战,我们推出了 SUPP.AI,这是一款用于浏览从生物医学文献中提取的补充剂-药物相互作用 (SDI) 证据的应用程序。我们训练一个模型来自动提取补充剂信息并从科学文献中识别此类相互作用。为了解决缺乏用于识别 SDI 的标记数据的问题,我们使用与识别药物-药物相互作用 (DDI) 密切相关的任务的标签进行监督。我们使用标记的 DDI 数据对 RoBERTa 语言模型的上下文词表示进行微调,并应用微调后的模型来识别补充剂相互作用。我们从 2200 万篇文章(P=0.82、R=0.58、F1=0.68)中提取了 195000 个证据句子,涉及 60000 次交互。我们创建了 SUPP.AI 应用程序,供用户搜索由我们的模型提取的证据句子。SUPP.AI 旨在通过让研究人员、临床医生和消费者更容易发现有关 SDI 的最新证据来弥补膳食补充剂的信息差距。