Lutein: Separation, Antioxidant Activity, and Potential Health Benefits
Notice bibliographique
Résumé
Lutein is an oxygen-containing carotenoid found in many food plants. Although it is not a vitamin A precursor, many health beneficial effects have been associated with high dietary intake of this phytochemical. Lutein, along with its isomer zeaxanthin, may be the most important xanthophylls for human, as they have been found to play important roles in protecting human from many chronic diseases. In particular, lutein has been found in recent years to protect against age-related macular degeneration (AMD), a leading cause of irreversible vision loss in the elderly population. Lutein is also found to enhance immune function, to prevent cancer, coronary heart disease, and to protect skin from damages caused by ultraviolet light. Our recent study also showed a protective role of lutein against mutagens. Lutein is a strong antioxidant, which may help explain its above physiological functions. However, currently accumulated knowledge on lutein requires further studies on several aspects including the mechanisms of its various bioactivities in the biological system, and how it is absorbed and transported to the site of action. All these require good separation, quantification and detection methods for low concentrations of lutein. Samples containing trace amount of lutein in biological tissues resulting from animal and human clinical trials are particularly challenging. High performance liquid chromatography (HPLC) couple with photodiode array and mass spectrometric detector (LC-DAD-MS) will continue to play an important role in quantification and identification of lutein. Preparative high-speed counter-current chromatography may be a good tool for high quality lutein standard for the various bioassays and trials. This chapter is therefore to briefly review the chemistry and biochemistry of lutein, with an emphasis on its occurrence, distribution, separation and bioactivities, and discuss about its possible adverse effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».