Red Rooibos Tea Stimulates Osteoblast Mineralization in a Dose-Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
Most studies show a positive association between higher tea intake and bone mineral density (BMD), while associations with fracture are inconclusive. Although a few studies have investigated the potential effects of rooibos tea on the bone cell metabolism, only 1 or 2 doses were tested or specific flavonoids were evaluated in isolation. A dose-response study is needed to comprehensively identify whether a level that modulates bone cell activity is associated with dietary or supplemental levels of red rooibos (RR) tea. We investigated if RR tea stimulates mineralization in a dose-dependent manner. Mineralization was induced in Saos-2 cells in the presence of RR tea (0.1–10 µg/mL of polyphenols) or control (dH2O) for 5 days. Cell activity, mRNA, protein expression and activity of key regulators of mineralization were measured. A positive dose-dependent relationship was observed between RR tea concentration and mineralization accompanied with similar trends in cell activity. With high concentrations of tea, protein expression of enzymes directly regulating mineralization (ALP and NPP1) were unchanged but ALP activity was significantly elevated. Osteopontin (OPN) was significantly downregulated midway through mineralization while sclerostin (SOST) was upregulated in response to higher concentrations of RR tea. In conclusion, RR tea stimulated osteoblast mineralization in a dose-dependent manner and were accompanied with downregulation of OPN, increased ALP activity, and increased cell activity.
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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) | 0,002 | 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 ».