Inhibition of Low Density Lipoprotein Oxidation and Angiotensin Converting Enzyme in vitro by Functional Fruit Vinegar Beverages
Notice bibliographique
Résumé
Fruit vinegar beverages have been becoming popular as a part of the healthy diet.The current study investigated the antioxidant and in vitro low density lipoprotein (LDL) oxidation inhibition and angiotensin converting enzyme (ACE) properties of four different fruit vinegar beverages: apple, blueberry, cranberry and tomato at 5, 10, and 15 mg acetic acid equivalents/g concentrations.Blueberry vinegar beverage showed the highest antioxidant capacity regardless the acetic acid concentration.Over 50% LDL oxidation inhibition in vitro was observed for cranberry (mean ± SD) (68 ± 1.7%) and blueberry (85 ± 1.5%) vinegar beverages at the three acetic acid concentrations.Both cranberry (92 ± 0.2%) and blueberry (60 ± 0.7%) vinegar beverages had higher levels of ACE inhibition in vitro at 15 mg acetic acid equivalents/g concentration.Comparatively, tomato vinegar beverage showed lower antioxidant and ACE inhibition properties in vitro.Thus, findings of the current study suggest that functional beverages, such as fruit vinegar beverages, could be an alternative to drugs in controlling hypertension and hypercholesterolemia upon the confirmation of the results, using an animal model in vivo.
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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) | 0,001 | 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 ».