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除了血型,人類有三種「菌型」

陸子鈞
・2011/04/22 ・1007字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

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就像血型一樣,一項新的研究指出,腸道菌也有三種不同的族群。這項發現或許有助於了解肥胖或腸道炎的成因,讓療法設計更符合個人體質。

起初,研究團隊想了解腸道菌與疾病的關聯。然而,發現腸道菌有三種不同型態的族群,並不在研究團隊早先的預期中;數據分析結果顯示,腸道菌落的類型,和性別、年紀、國籍或飲食無關。「是什麼導致這結果?我們不知道。」Ehrlich,該研究中的資深研究員說到。

研究團隊提出了幾種可能的解釋:一、腸道菌落類型,是由個人的血型決定。二、在我們的結腸中,有三種主要的化學反應路徑,去除食物發酵過程釋出的過多氫氣;「菌型」是由這三種新陳代謝路徑所決定。三、嬰兒時期還在發育中的免疫系統,接觸到的微生物決定了往後的「菌型」。

一個人的「菌型」,能決定這個人是否可以吃所有他想吃的食物且保持好身材,還有他是否在生病時會比其他人更容易感到腸道疼痛,及代謝藥物的能力。但腸道「菌型」,是否會隨著時間,或者因穩定食用像是益生菌優格之類的食物,而改變仍是未知。

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研究生長在我們身體內及表面的細菌的重要性才剛起步,它們數量龐大,超過我們身體所有細胞數量的十分之一。對囓齒類來說,已經有研究證實腸道菌會影響牠們的體重和抵抗疾病的能力。美國的人類微生物計畫,正在試著分類生長在我們鼻腔、口腔、皮膚、腸道、尿道及生殖道的細菌。而Ehrlich所屬的歐洲人類腸道研究團隊,則著重於腸道菌。

在這篇研究中,研究團隊利用基因掃描,辨識22位歐洲人糞便中的細菌,並將結果和17位來自美國及日本的資料比對。當研究人員在分析樣本間的相似性時,樣本恰巧被清楚劃分成三群。也是團隊中資深研究人員的Peer Bork說:「我們非常驚訝」。雖然報告中的樣本數量很小,但現在他們已經收集超過400份樣本,而分群的現象依然存在。

「菌型」目前以菌落中的優勢屬為名:BacteroidesPrevotellaRuminococcusBacteroides已經被知道擅長分解碳水化合物,所以這種「菌型」的人,可能較難肥胖。而Prevotella則傾向於分解腸道黏液,可以想見,這會增加腸道疼痛的機率。一些Ruminococcus會幫助細胞吸收醣類,可能對體重增加有貢獻。

Bork強調,每個人帶有可能上千種有的菌種,目前我們所知的,仍不足以找出「菌型」的基本影響。但目前研究團隊有找到一個特定的疾病-一種Bork還不願透漏的疾病,只存在某一菌型體質的人上。

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資料來源:NatureNews: Gut study divides people into three types [20 April 2011]

相關文章:PanSci: 大麥克引發過敏 (飲食與腸道菌的關係)

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陸子鈞
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Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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家中養貓狗,寶寶可能更健康?研究證實毛小孩有助於提升新生兒免疫力
PanSci_96
・2024/08/25 ・1454字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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  • 文/林芸寬、張愷丰、張庭瑀、郭亮均、林詠真 

最新研究:寵物與新生兒健康的密切關聯

現代家庭飼養寵物的比例逐年上升,貓狗已成為人類最親密的夥伴。農業部最新(2023)的資料發現,臺灣飼養貓狗的比例上升,家犬較上一期(2021)增加 19%;家貓較上一期增加 50%。然而,許多新手父母常擔心,飼養貓狗可能會影響新生兒的健康,像是引發呼吸道過敏等疾病,但近期的科學研究提供了相對令人安心的解答。 

最新研究指出,飼養貓狗,可能更能減少新生兒感染呼吸道疾病的機率。 圖/envato

科學家發現,飼養貓狗也許有益家庭中新生兒的健康。最新研究證實,家中貓狗不僅能增添樂趣,更能減少新生兒感染呼吸道疾病的機率。早在 2012 年,就有芬蘭研究團隊追蹤鄉村地區 397 名新生兒,自出生到一歲的健康狀況,發現有飼養貓狗家庭中的新生兒,較少感染呼吸道疾病。研究詳實記錄貓狗與新生兒的互動頻率,及其對新生兒健康的影響。

腸道菌相的力量:微生物如何提升寶寶免疫力

今(2024)年聖路易華盛頓大學兒科團隊發表在《Pediatrics》的最新研究,分析新生兒的就醫紀錄,並透過對父母的訪談,探討「親餵母乳」、「家中飼養貓狗」、「新生兒醫療需求」三者間的關係。研究發現,親餵母乳且家中有飼養貓狗的新生兒,出生六個月內對醫療服務的需求相對較低。華盛頓大學團隊推測,這可能是貓狗身上的微生物 ,增加了環境中微生物多樣性,並影響新生兒的免疫力。 

環境中微生物多樣性,與新生兒免疫力的關係為何?至今仍是未解的問題,但根據現有的研究,這很可能與新生兒體內「腸道菌相」的差異有關。「腸道菌相」是胃腸道中的微生物群落,由細菌、病毒和真菌組成,它們在我們的免疫系統發展中扮演了重要角色,特別是在生命的早期階段,對腸道的健康和功能有著深遠的影響。

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為何養狗的新生兒感染率更低?

2023 年的一項研究,進一步探討環境中微生物多樣性與新生兒免疫力之間的關係,揭示腸道菌相的多樣性在在影響了新生兒的健康。研究顯示,家中飼養狗的新生兒,其腸道中的梭桿菌、科林氏菌和瘤胃球菌等菌群明顯較多,這些菌種的豐富性有助於免疫系統的發育,也可能有助於減少新生兒過敏與氣喘的風險。

有趣的是,這份研究也提到,對於喝配方奶的新生兒而言,其腸道菌相的組成與養狗有關,「與狗接觸」可能成為他們獲取環境微生物的替代途徑,補充因缺乏母乳餵養而缺少的微生物,從而幫助免疫系統的發展。

小孩與狗的接觸,反而可能成為獲取環境微生物的途徑。 圖/envato

目前研究雖無法直接證實接觸貓狗可以增強免疫力,但可以確定的是,接觸貓狗的小孩,腸道內的微生物多樣性高,也比較不容易生病,新手父母可以不用太擔心養狗對小孩發育的影響。同時,與狗接觸還能改變嬰兒腸道中的微生物組成,這或許有助於減少呼吸道疾病的發生風險。

資料來源: 

  1. https://www.moa.gov.tw/theme_data.php?theme=news&sub_theme=agri&id=9418
  2. https://publications.aap.org/pediatrics/article/130/2/211/29895/Respiratory-Tra ct-Illnesses-During-the-First-Year
  3. https://www.nature.com/articles/s41390-024-03200-9
  4. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cea.14303
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益生菌不只顧腸道還可抗 PM2.5?益生菌功效怎麼吃?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/19 ・2488字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 江欣樺營養師 委託,泛科學企劃執行。

健康是無價之寶,想要有好的健康,有很多種方法,像是規律作息、持續運動或是飲食管控,但在忙碌的生活之中,要做到以上這些,並不容易。益生菌或許是另一個解方,輕巧的小包裝,便於攜帶,沒有重量,沒有負擔。別小看這些益生菌,雖然外表不起眼,卻暗藏許多健康密碼。

2012 年,國衛院實驗團隊發現腸道菌和大腦發炎、神經退化、 阿茲海默症有關,腸道菌的健康可能影響大腦和各器官健康狀況,經更多實驗後,發現腸道菌健康與益生菌的使用,跟身體器官的運作有密切關聯。

益生菌、腸道健康與身體健康的關聯性

腸道是人體最大的免疫器官,存在許多共生細菌,以及僅次於大腦的神經細胞數量,全身近一半的淋巴球也分佈在此。

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淋巴球和神經元又與各器官產生相關的免疫及神經反應,像是常聽到腦-腸軸線、肺-腸軸線,都是指腸道與其他器官的連結。換句話說,腸道內的菌相,牽動的不只有腸道系統,而會透過腸道上的免疫及神經反應去影響其他器官。

腸道菌受飲食左右,像是亞洲人偏好澱粉,腸道用來分解醣類的普氏菌也較多;西方人喜好油炸物,腸道幫忙分解油脂的擬桿菌也較多。同理,補充益生菌也能改善菌相,進而影響身體健康。

腸道菌相與飲食習慣息息相關。 圖/Envato

益生菌?益生元?哪裡不一樣

益生菌可分為兩種:活菌、死菌,活菌能定殖在腸道,並不斷產生短鏈脂肪酸(如:乳酸、醋酸、丙酸、酪酸),能使腸道偏酸性,讓壞菌不易生存,有助於腸胃蠕動,降低腸道毒素。

死菌雖然不能像活菌一樣定殖在腸道,但有部分益生菌死掉之後所產生的代謝物,被研究證實是有幫助的,那麼這類型的死菌也可以被稱為後生元。
。腸道內存有好壞菌及伺機菌,益生菌的工作在於製造好菌、帶領伺機菌和抗衡壞菌,事實上益生菌並不會完全消滅壞菌,而是平衡好壞菌,讓菌相穩定,且適當的壞菌也有助於腸道健康。

在選購益生菌時,會發現市面上流通著許多種類,像是常見的 A 菌(嗜酸乳酸桿菌)、B 菌(比菲德氏菌)等,益生菌是以不同菌屬的開頭字母命名,不同的益生菌,就有不同的後生元,保健效果也不同。但這些菌都是指菌種,而菌種會因各廠商培育出的菌株產生差異,通常會以不同的專利名字區分(例如:TW01),效果當然也有差別。

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另外還會注意到,有些產品標示「益生質/益生元」,指的是益生菌的食物,益生元常見的成分為果寡醣、半乳寡醣等,由 2~10 個單醣所構成,不易被人體分解,能提供碳源成為益生菌的養分。益生菌與益生元結合的產品稱為合生素,兩者等同於補好菌加上養好菌,可大大提升保健效果。

益生菌怎麼吃

補充益生菌能夠維持腸胃道健康、幫助排便和調節過敏體質,但也須注意食用方法,否則就功虧一簣。為了確保益生菌能發揮作用,食用時不可搭配過熱的開水,避免失去效用。

吃益生菌時,一定要配冷開水。 圖/Envato

在選購益生菌時要注意!市面上常能看到各種口味的益生菌,希望透過豐富口味變化與繽紛的色彩來吸引消費者購買,但這類型的商品往往會添加大量的香料、甜味劑或者是果汁粉,但每條益生菌僅有兩公克的空間,你想吃的,是廉價添加物還是真正有幫助的好菌呢?

這類型的產品除了添加物的問題,還會養成小朋友嗜糖的習慣,糖類更是過敏的元凶之一,因此建議可以選擇有 100% 無添加認證的益生菌,來避免攝取不必要的人工添加物。基於健康考量,民眾可考慮選購含有益生元的產品。若是有服用抗生素的人,記得一定要使用益生菌恢復腸道菌相,但須與抗生素間隔 1-2 小時。

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益生菌功效有哪些

常見的益生菌功效為保持腸道健康、調整過敏體質,但益生菌功效遠不僅如此。目前台灣有一株三效合一益生菌 Lactobacillus acidophilus TW01 證實可降低大腸癌風險、抗 PM2.5、活化免疫平衡。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是由創辦人——江欣樺營養師領軍耗時三年開發,研發經費高達已高達 2 千萬台幣。於 2023 年獲得國家新創獎,獲得國家肯定,也是該年度益生菌品類中唯一獲獎者。

圖/江欣樺營養師提供

TW01 是從國人日常飲食所延伸的靈感,根據統計,台灣人平均每年喝掉 122 杯咖啡,TW01 則是從古坑咖啡豆發酵液裡的上千株菌中,發現的唯一有效菌株,符合台灣人的飲食習慣。

TW01 進行 TH1 和 TH2 的免疫調節,降低過敏反應,還能促使免疫球蛋白 IgA 分泌,阻擋細菌對上皮細胞破壞,減少腸漏現象,跑到呼吸道的 IgA 可以對抗細菌、病毒和 PM2.5。從科學實驗來看,TW01 還能抑制大腸癌並幫助傷口修復,效果十分廣泛。

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圖/ 江欣樺營養師 提供

益生菌的好處非常多,小至腸道順暢,大至身體機能,江欣樺營養師表示:「吃益生菌有一個很重要的目標就是占地盤,好菌越多,就可以壓制壞菌地盤,又影響伺機菌,往好的方向走,穩固整個腸道菌相。」

益生菌的重要性在於增加好菌,持續服用。在忙碌的生活中,找到適合自己的方式,養成健康的習慣是對身體最好的保障。找到將益生菌納入日常生活的方式,並保持適當的飲食、規律的作息和適量的運動,健康相伴左右。

延伸閱讀

重新定義益生菌功效!新創益生菌 TW01 可降低大腸癌、抗 PM2.5

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