Superfruits: Phytochemicals, antioxidant efficacies, and health effects – A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
The term "superfruit" has gained increasing usage and attention recently with the marketing strategy to promote the extraordinary health benefits of some exotic fruits, which may not have worldwide popularity. This has led to many studies with the identification and quantification of various groups of phytochemicals. This contribution discusses phytochemical compositions, antioxidant efficacies, and potential health benefits of the main superfruits such as açai, acerola, camu-camu, goji berry, jaboticaba, jambolão, maqui, noni, and pitanga. Novel product formulations, safety aspects, and future perspectives of these superfruits have also been covered. Research findings from the existing literature published within the last 10 years have been compiled and summarized. These superfruits having numerous phytochemicals (phenolic acids, flavonoids, proanthocyanidins, iridoids, coumarins, hydrolysable tannins, carotenoids, and anthocyanins) together with their corresponding antioxidant activities, have increasingly been utilized. Hence, these superfruits can be considered as a valuable source of functional foods due to the phytochemical compositions and their corresponding antioxidant activities. The phytochemicals from superfruits are bioaccessible and bioavailable in humans with promising health benefits. More well-designed human explorative studies are needed to validate the health benefits of these superfruits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».