Protective effects of berry polyphenols against age-related cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence suggests that dietary interventions may delay or halt the progression of age-related health disorders and cognitive decline.Among the components of the human diet, polyphenols from berries are essential micronutrients that have been particularly studied for improving cognitive functions.In the present review, we highlight the health impact of major polyphenolic classes found in berries: flavanols, anthocyanins and stilbenes, focusing on resveratrol.The reports of beneficial effects of berry consumption on age-related cognitive decline and associated neurobiological processes in animals and human are underscored.We then discuss the potential benefit of each category of polyphenols on memory impairment and in neurodegenerative diseases.Berry polyphenols improve several types of memory and have a global effect on brain plasticity, partly through their antioxidant activity and/or their effect on neuronal signal transduction and neuroinflammation.Interestingly, accumulated bioavailability data suggest that most polyphenols, or at least key metabolites, can access the brain in sufficient concentrations.Collectively, the data accumulated so far suggest that dietary polyphenols can modulate brain health and function, and strengthen the importance of fruit consumption for a healthy brain aging and the prevention of age-related diseases.However, further preclinical work is needed to determine the most neuroactive nutraceutical formulations, whether through the diet or supplement, to subsequently design and perform informative clinical trials.
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 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) | 0,002 | 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 ».