Polyphenol-rich extract from grape and blueberry attenuates cognitive decline and improves neuronal function in aged mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ageing is characterised by memory deficits, associated with brain plasticity impairment. Polyphenols from berries, such as flavan-3-ols, anthocyanins, and resveratrol, have been suggested to modulate synaptic plasticity and cognitive processes. In the present study we assessed the preventive effect of a polyphenol-rich extract from grape and blueberry (PEGB), with high concentrations of flavonoids, on age-related cognitive decline in mice. Adult and aged (6 weeks and 16 months) mice were fed a PEGB-enriched diet for 14 weeks. Learning and memory were assessed using the novel object recognition and Morris water maze tasks. Brain polyphenol content was evaluated with ultra-high-performance LC-MS/MS. Hippocampal neurotrophin expression was measured using quantitative real-time PCR. Finally, the effect of PEGB on adult hippocampal neurogenesis was assessed by immunochemistry, counting the number of cells expressing doublecortin and the proportion of cells with dendritic prolongations. The combination of grape and blueberry polyphenols prevented age-induced learning and memory deficits. Moreover, it increased hippocampal nerve growth factor ( Ngf ) mRNA expression. Aged supplemented mice displayed a greater proportion of newly generated neurons with prolongations than control age-matched mice. Some of the polyphenols included in the extract were detected in the brain in the native form or as metabolites. Aged supplemented mice also displayed a better survival rate. These data suggest that PEGB may prevent age-induced cognitive decline. Possible mechanisms of action include a modulation of brain plasticity. Post-treatment detection of phenolic compounds in the brain suggests that polyphenols may act directly at the central level, while they can make an impact on mouse survival through a potential systemic effect.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».