The antihypertensive effect of cysteine
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Individuals with hypertension are at an increased risk for stroke, heart disease and kidney failure. Essential hypertension results from a combination of genetic and lifestyle factors. One such lifestyle factor is diet, and its role in the control of blood pressure has come under much scrutiny. Just as increased salt and sugar are known to elevate blood pressure, other dietary factors may have antihypertensive effects. Studies including the Optimal Macronutrient Intake to Prevent Heart Disease (OmniHeart) study, Multiple Risk Factor Intervention Trial (MRFIT), International Study of Salt and Blood Pressure (INTERSALT) and Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) study have demonstrated an inverse relationship between dietary protein and blood pressure. One component of dietary protein that may partially account for its antihypertensive effect is the nonessential amino acid cysteine. Studies in hypertensive humans and animal models of hypertension have shown that N-acetylcysteine, a stable cysteine analogue, lowers blood pressure, which substantiates this idea. Cysteine may exert its antihypertensive effects directly or through its storage form, glutathione, by decreasing oxidative stress, improving insulin resistance and glucose metabolism, lowering advanced glycation end products, and modulating levels of nitric oxide and other vasoactive molecules. Therefore, adopting a balanced diet containing cysteine-rich proteins may be a beneficial lifestyle choice for individuals with hypertension. An example of such a diet is the DASH diet, which is low in salt and saturated fat; includes whole grains, poultry, fish and nuts; and is rich in vegetables, fruits and low-fat dairy products.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».