Comparison of black, green and rooibos tea on osteoblast activity
Notice bibliographique
Résumé
Globally, tea is the second most consumed beverage after water. Habitual tea intake has been associated with higher bone mineral density, particularly in postmenopausal women. This association may be due to its polyphenols and resulting protective antioxidant effects. While in vivo studies have shown improved bone outcomes with a consumption of individual purified tea polyphenols, it is unclear if a particular tea - due to its different profiles of polyphenols - is more beneficial than others. Therefore, we compared three different types of commercially available teas on osteoblasts: green, black and rooibos tea. Tea was normalized to 1 or 10 μg per mL gallic acid equivalents to assess differences in outcomes based on tea profiles rather than the quantity of polyphenol naturally present. The lower level of polyphenols (1 μg per mL gallic acid equivalents) - regardless of tea type and thus polyphenol profile - resulted in greater mineral content as well as cellular and alkaline phosphatase activity in Saos2 cells. Moreover, this was associated with higher markers of differentiation (osteopontin, sclerostin) and reduced cellular toxicity and pro-inflammatory markers (IL6, TNFα). Green, black and rooibos tea improved osteoblast activity at the low level and support epidemiological evidence suggesting tea consumption may benefit bone heath.
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 ».