Retinol-deficient rats can convert a pharmacological dose of astaxanthin to retinol: antioxidant potential of astaxanthin, lutein, and β-carotene
Notice bibliographique
Résumé
Retinol (ROH) and provitamin-A carotenoids are recommended to treat ROH deficiency. Xanthophyll carotenoids, being potent antioxidants, can modulate health disorders. We hypothesize that nonprovitamin-A carotenoids may yield ROH and suppress lipid peroxidation under ROH deficiency. This study aimed to (i) study the possible bioconversion of astaxanthin and lutein to ROH similar to β-carotene and (ii) determine the antioxidant potential of these carotenoids with reference to Na(+)/K(+)-ATPase, antioxidant molecules, and lipid peroxidation (Lpx) induced by ROH deficiency in rats. ROH deficiency was induced in rats (n = 5 per group) by feeding a diet devoid of ROH. Retinol-deficient (RD) rats were gavaged with astaxanthin, lutein, β-carotene, or peanut oil alone (RD group) for 7 days. Results show that the RD group had lowered plasma ROH levels (0.3 µmol/L), whereas ROH rose in astaxanthin and β-carotene groups (4.9 and 5.7 µmol/L, respectively), which was supported by enhanced (69% and 70%) intestinal β-carotene 15,15'-monooxygenase activity. Astaxanthin, lutein, and β-carotene lowered Lpx by 45%, 41%, and 40% (plasma), respectively, and 59%, 64%, and 60% (liver), respectively, compared with the RD group. Lowered Na(+)/K(+)-ATPase and enhanced superoxide dismutase, catalase, and glutathione-S-transferase activities support the lowered Lpx. To conclude, this report confirms that astaxanthin is converted into β-carotene and ROH in ROH-deficient rats, and the antioxidant potential of carotenoids was in the order astaxanthin > lutein > β-carotene.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».