Citrus flavonoids and lipid metabolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Citrus flavonoids are polyphenolic compounds with powerful biological properties. This review aims to summarize recent advances towards understanding the ability of citrus flavonoids to regulate lipid metabolism and other metabolic parameters relevant to the metabolic syndrome, type 2 diabetes and cardiovascular disease. RECENT FINDINGS: Citrus flavonoids, including naringenin, hesperidin, nobiletin and tangeretin, have emerged as promising therapeutic agents for the treatment of metabolic dysregulation. Epidemiological studies report that intake of citrus flavonoid-containing foods attenuates cardiovascular diseases. Experimental and a limited number of clinical studies reveal lipid-lowering, insulin-sensitizing, antihypertensive and anti-inflammatory properties. In animal models, citrus flavonoid supplements prevent hepatic steatosis, dyslipidemia and insulin sensitivity primarily through inhibition of hepatic fatty acid synthesis and increased fatty acid oxidation. Citrus flavonoids blunt the inflammatory response in metabolically important tissues including liver, adipose tissue, kidney and the aorta. The mechanisms underlying flavonoid-induced metabolic regulation have not been completely established. In mouse models, citrus flavonoids show marked suppression of atherogenesis through improved metabolic parameters and also through direct impact on the vessel wall. SUMMARY: These recent studies suggest an important role of citrus flavonoids in the treatment of dyslipidemia, insulin resistance, hepatic steatosis, obesity and atherosclerosis. The favorable outcomes are achieved through multiple mechanisms. Human studies focussed on dose, bioavailability, efficacy and safety are required to propel the use of these promising therapeutic agents into the clinical arena.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 0,005 |
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 ».