Neuroprotective effects of green and black teas and their catechin gallate esters against β‐amyloid‐induced toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Teas represent a large family of plants containing high amounts of polyphenols that may confer health benefits in various diseases. Recently, it has been hypothesized that tea consumption may also reduce the risk of age-related neurodegenerative pathologies. Considering the deleterious role of beta-amyloid (Abeta) in the aetiology of Alzheimer's disease (AD), we investigated green and black tea extracts and flavan-3-ols (present as monomers and dimers in green and black forms, respectively) against toxicity induced by Abeta-derived peptides using primary cultures of rat hippocampal cells as model. Both green and black tea extracts (5-25 microg/mL) displayed neuroprotective action against Abeta toxicity. These effects were shared by gallic acid (1-20 microm), epicatechin gallate (ECG; 1-20 microM) and epigallocatechin gallate (EGCG; 1-10 microM), the former being the most potent flavan-3-ol. In contrast, epicatechin and epigallocatechin were ineffective in the same range of concentrations. Moreover, only tea flavan-3-ol gallate esters (i.e. ECG, EGCG) and gallic acid inhibited apoptotic events induced by Abeta(25-35). Interestingly, EGCG and gallic acid inhibited Abeta aggregation and/or the formation of Abeta-derived diffusible neurotoxin ligands. Taken together, these results indicate that the catechin gallates (through the galloyl moiety) contribute to the neuroprotective effects of both green and black teas. Moreover, the protective effect of EGCG is likely to be associated, at least in part, with its inhibitory action on Abeta fibrils/oligomers formation. These data also support the hypothesis that not only green but also black teas may reduce age-related neurodegenerative diseases, such as AD.
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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 ».