Phenol-Rich Feijoa sellowiana (Pineapple Guava) Extracts Protect Human Red Blood Cells from Mercury-Induced Cellular Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Plant polyphenols, with broadly known antioxidant properties, represent very effective agents against environmental oxidative stressors, including mercury. This heavy metal irreversibly binds thiol groups, sequestering endogenous antioxidants, such as glutathione. Increased incidence of food-derived mercury is cause for concern, given the many severe downstream effects, ranging from kidney to cardiovascular diseases. Therefore, the possible beneficial properties of Feijoa sellowiana against mercury toxicity were tested using intact human red blood cells (RBC) incubated in the presence of HgCl2. Here, we show that phenol-rich (10–200 µg/mL) extracts from the Feijoa sellowiana fruit potently protect against mercury-induced toxicity and oxidative stress. Peel and pulp extracts are both able to counteract the oxidative stress and thiol decrease induced in RBC by mercury treatment. Nonetheless, the peel extract had a greater protective effect compared to the pulp, although to a different extent for the different markers analyzed, which is at least partially due to the greater proportion and diversity of polyphenols in the peel. Furthermore, Fejioa sellowiana extracts also prevent mercury-induced morphological changes, which are known to enhance the pro-coagulant activity of these cells. These novel findings provide biochemical bases for the pharmacological use of Fejioa sellowiana-based functional foods in preventing and combating mercury-related illnesses.
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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 ».