Biochemical Properties and Neuroprotective Effects of Compounds in Various Species of Berries
Notice bibliographique
Résumé
L.), have attracted much scientific attention in recent years, especially due to their reported antioxidant and anti-inflammatory properties. Berries, as with other types of plants, have developed metabolic mechanisms to survive various environmental stresses, some of which involve reactive oxygen species. In addition, the fruits and leaves of berries have high amounts of polyphenols, such as flavonoids, which act as potent antioxidants. These compounds could potentially be beneficial for brain aging and neurodegenerative disorders. There are now several studies documenting the beneficial effects of various berries in cell models of neurotoxicity as well as in vivo models of neurodegenerative disease. In the current review, we discuss the metabolic strategies that plants and animals have developed in order to combat reactive oxygen species. We then discuss issues of bioavailability of various compounds in mammals and provide a synopsis of studies demonstrating the neuroprotective ability of berries and polyphenols. We also summarize findings from our own research group. For example, we have detected various polyphenols in samples of blueberries and lingonberries and have found that the leaves have a much higher antioxidant capacity than the fruits. Extracts from these species have also demonstrated neuroprotective effects in cellular models of toxicity and inflammation, which are being further pursued in animal models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».