Trends in Natural Nutrients for Oxidative Stress and Cell Senescence
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increase in the aged population and increased life expectancy, the underlying mechanisms involved in the aging process and cell senescence and the ways for modulating these processes in age-related diseases become important. One of the main mechanisms involved in aging and cell senescence, especially in the diseases related to aging, is the oxidative stress process and the following inflammation. Hence, the effects of antioxidants are highlighted in the literature due to their beneficial impacts on inhibiting telomere shortening or DNA damage and other processes related to aging and cell senescence in age-related diseases. Dietary components, foods, and dietary patterns rich in antioxidants can modulate the aging process and delay the progression of some chronic diseases such as cardiovascular diseases, diabetes, and Alzheimer's disease. Foods high in polyphenols, vitamin C, or carotenoids, olive oil, seeds, nuts, legumes, dietary supplements such as CoQ10, and some other dietary factors are the most important nutritional sources that have high antioxidant contents which can positively affect cell senescence and disease progression. Plant dietary patterns including Mediterranean diets can also inhibit telomere shortening following oxidative damages, and this can delay cell aging and senescence in age-related diseases. Further, olive oil can inhibit protein aggregation in Alzheimer's disease. It can be concluded that nutrition can delay the process of cell senescence in age-related diseases via inhibiting oxidative and inflammatory pathways. However, more studies are needed to better clarify the underlying mechanisms of nutrition and dietary components on cell senescence, aging, and disease progression, especially those related to age.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».