Methylglyoxal Content in Drinking Coffee as a Cytotoxic Factor
Notice bibliographique
Résumé
A causal relationship between metabolic syndrome and methylglyoxal (MG) has been suggested. Consumption of coffee and other types of beverages has been known to produce MG, thus resulting in both nutritional and health concerns. The purpose of this study was to determine the ideal combination of coffee, cream, and sugar in order to minimize MG consumption. Four types of black coffee were tested: espresso, bold, mild, and a decaffeinated mild roast. Sugar and/or cream were added to the coffee samples to test whether MG levels were altered. Using high-performance liquid chromatography, the concentration of MG in various coffee samples was determined. The espresso coffee sample was found to contain the highest level of MG at 230.9 microM. The bold coffee roast had the 2nd highest amount of MG, followed by the mild and decaffeinated varieties. Adding cream to bold coffee significantly reduced its MG level in comparison to the coffee sample without cream. On the other hand, the addition of sugar to the bold coffee did not further increase the MG level in the samples. The cellular damaging effect of MG was shown as there were decreased numbers of cultured HEK-293 cells after 24 h of MG treatment (100 and 300 microM), which is consistent with an increased cell apoptosis induced by MG treatment (100 and 300 microM). Due to the overconsumption of exogenous MG, drinking an excess of any type of coffee poses health risks.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».