Antihypertensive effects of dietary protein and its mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Individuals with hypertension are at increased risk of stroke, heart disease and kidney failure. Both genetic and lifestyle factors, particularly diet, have been attributed an important role in the development of hypertension. Reducing dietary sugar and salt intake can help lower blood pressure; similarly, adequate protein intake may also attenuate hypertension. Observational, cross-sectional and longitudinal epidemiological studies, and controlled clinical trials, have documented significant inverse associations between protein intake and blood pressure. Human and animal studies have shown that specific amino acids within proteins may have antihypertensive effects. Cysteine, glutathione (a tripeptide), glutamate and arginine attenuate and prevent alterations that cause hypertension including insulin resistance, decreased nitric oxide bioavailability, altered renin angiotensin system function, increased oxidative stress and formation of advanced glycation end products. Leucine increases protein synthesis in skeletal muscle and improves insulin resistance by modulating hepatic gluconeogenesis. Taurine and tryptophan attenuate sympathetic nervous system activity. Soy protein helps lower blood pressure through its high arginine content and antioxidant activity exhibited by isoflavones. A diet containing an ample amount of protein may be a beneficial lifestyle choice for individuals with hypertension; one example is the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) diet, which is low in salt and saturated fat; includes whole grains, lean meat, poultry, fish and nuts; and is rich in vegetables, fruits and low-fat dairy products, which are good sources of antioxidant vitamins, minerals and fibre. Including an adequate supply of soy in the diet should also be encouraged.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».