Antioxidant interactions among hydrophilic and lipophilic dietary phytochemicals based on inhibition of low‐density lipoprotein and <scp>DNA</scp> damage
Notice bibliographique
Résumé
Antioxidant interaction among hydrophilic phytochemicals (caffeic acid, p-coumaric acid) and lipophilic phytochemicals (β-carotene, lycopene) in different mole ratios (n/n, 1:9, 3:7, 5:5, 7:3, 9:1) was evaluated. Assays performed were based on the scavenging activity of hydrogen peroxide (H2O2), the inhibition of low-density lipoprotein oxidation (ox-LDL) and DNA damage in vitro, using isobological analysis, synergistic rate (SR), and combination index (CI). Results showed that groups containing higher ratios of hydrophilic phytochemicals exhibited synergism while those containing higher ratios of lipophilic phytochemicals showed antagonism. Meanwhile, groups containing caffeic acid (e.g., caffeic acid:β-carotene, 9:1) with more hydroxyl groups showed higher synergism (SR = 0.76 ± 0.02, CI = 0.77 ± 0.03) than groups containing p-coumaric acid (e.g., p-coumaric acid:β-carotene, 9:1, SR = 0.88 ± 0.04, CI = 0.82 ± 0.05) on the scavenging activity of H2O2. Groups that contained lycopene (caffeic acid: lycopene, 9:1) with a higher ability of regeneration by phenolic acids showed more significant synergism (SR = 0.70 ± 0.02, CI = 0.79 ± 0.03) than groups containing β-carotene (e.g., caffeic acid:β-carotene, 9:1, SR = 1.00 ± 0.03, CI = 0.98 ± 0.04) on the inhibition of DNA damage. This study provided a basis for antioxidant interactions among phytochemicals against ox-LDL and DNA damage in vivo. In addition, the choice of appropriate ratios and structures of hydrophilic and lipophilic phytochemicals should be considered in the diet and formulation of functional foods.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».