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Enregistrement W1681816121 · doi:10.1021/bk-2005-0909.ch022

Cranberry Phenolics: Effects on Oxidative Processes, Neuron Cell Death, and Tumor Cell Growth

2005· book-chapter· en· W1681816121 sur OpenAlexaff
Catherine Neto, Marva Sweeney‐Nixon, Toni L. Lamoureaux, Frankie Solomon, Miwako Kondo, Shawna L. MacKinnon

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensInstitute for Marine BiosciencesUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCranberry Institute
Mots-clésFlavonolsProanthocyanidinChemistryApoptosisNeuroprotectionProgrammed cell deathCell growthHydrogen peroxideOxidative stressBiochemistryPharmacologyAntioxidantBiologyFlavonoidPolyphenol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American cranberry (Vaccinium macrocarpon) is rich in natural phenolic compounds which contribute to its biological activity and potential therapeutic effect. Flavonols and anthocyanins from cranberry are potent radical scavengers which effectively protect low-density lipoproteins from oxidation in vitro. Whole cranberry extract was recently observed to exert neuroprotective effects in vitro under conditions of stroke. The incidence of hydrogen-peroxide-induced necrosis in rat brain neurons treated with whole cranberry extract was 48% lower than control and simulated ischemia-induced necrosis declined by 42%. Similar protective effects were observed for cranberry in rat brain neuron apoptosis assays. The relative contributions of each class of antioxidants is under investigation. Selective inhibition of tumor cell proliferation in a variety of tumor cell lines has been observed for triterpene phenolic esters and proanthocyanidin extracts isolated from whole cranberry. The nature and occurrence of these antitumor principles in cranberries is under further studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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