Development of Natural Products for Lowering Blood Lipids
Notice bibliographique
Résumé
Although many natural products are available for lowering blood lipids, their efficacies are relatively low. Developing new products or improving the efficacy of current products is in demand. Recently, a great interest has arisen in the lipid‐lowering effect of plant alkaloid, berberine (BBR). Plant stanols (PS) are another class of natural compounds that are widely used to lower blood cholesterol. Because PS and BBR reduce cholesterol through distinct mechanisms, it is interesting to know how BBR and PS affect blood cholesterol when provided in combination. We have conducted several studies in hamsters and rats to determine the effect of BBR and PS alone and in combination on plasma cholesterol levels. The results demonstrated that the combination of BBR and PS substantially improved the cholesterol‐lowering efficacy through a synergistic inhibition on intestinal cholesterol absorption. Gene expression of intestinal ABCG5 and ABCG8 were also synergistically lowed by the combination of BBR and PS, indicating that the inhibition of cholesterol absorption by BBR and PS was independent from sterol transporters, ABCG5 and ABCG8. In addition, BBR and PS synergistically reduced plasma triacylglycerides. These findings suggest that the combination of BBR and plant stanols is a promising approach to the development of new natural product that can efficaciously lower both cholesterol and triacylglycerides.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».