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Enregistrement W2073304331 · doi:10.3390/molecules15031196

trans-Resveratrol as A Neuroprotectant

2010· review· en· W2073304331 sur OpenAlexaff
Ellen L. Robb, Jeffrey A. Stuart

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionResveratrolOxidative stressProgrammed cell deathCell damageEstrogen receptorAntioxidantBiologyPharmacologyNeuroscienceEstrogenCell biologyChemistryApoptosisBiochemistryCancerEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiological evidence indicates that nutritionally-derived polyphenols such as resveratrol (RES) have neuroprotective properties. Administration of RES to culture media protects a wide variety of neuronal cell types from stress-induced death. Dietary supplementation of RES can ameliorate neuronal damage and death resulting from both acute and chronic stresses in rodents. The specific molecular mechanisms by which RES acts at the cellular level remain incompletely understood. However, many experimental data indicate that RES reduces or prevents the occurrence of oxidative damage. Here we discuss possible mechanisms by which RES might exert protection against oxidative damage and cell death. Evidence suggesting that RES's chemical antioxidant potential is not sufficient explanation for its effects is discussed. Putative biological activities, including interactions with estrogen receptors and sirtuins are critically discussed. We provide a synthesis of how RES's phytoestrogenic properties might mediate the neuronal stress resistance underlying its observed neuroprotective properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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