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Enregistrement W2485729069 · doi:10.1021/bk-2007-0956.ch023

Lutein: Separation, Antioxidant Activity, and Potential Health Benefits

2007· book-chapter· en· W2485729069 sur OpenAlexaff
Rong Tsao, Zeyuan Deng

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuteinZeaxanthinXanthophyllCarotenoidAntioxidantMacular degenerationChemistryFood scienceBiologyMedicineBiochemistryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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