Pomegranate (Punica granatum L.) Attenuates Neuroinflammation Involved in Neurodegenerative Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Food scientists have studied the many health benefits of polyphenols against pernicious human diseases. Evidence from scientific studies has shown that earlier healthy lifestyle changes, particularly in nutrition patterns, can reduce the burden of age-related diseases. In this context, a large number of plant-derived components belonging to the class of polyphenols have been reported to possess neuroprotective benefits. In this review, we examined studies on the effect of dietary polyphenols, notably from Punica granatum L., on neurodegenerative disease, including Alzheimer’s disease, which is symptomatically characterized by impairment of cognitive functions. Clinical trials are in favor of the role of some polyphenols in maintaining neuronal homeostasis and attenuating clinical presentations of the disease. However, discrepancies in study design often bring inconsistent findings on the same component and display differences in their effectiveness due to interindividual variability, bioavailability in the body after administration, molecular structures, cross-blood-brain barrier, and signaling pathways such as nuclear factor kappa B (NF-κB). Based on preclinical and clinical trials, it appears that pomegranate may prove valuable in treating neurodegenerative disorders, including Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease (PD). Therefore, due to the lack of information on human clinical trials, future in-depth studies, focusing on human beings, of several bioactive components of pomegranate’s polyphenols and their synergic effects should be carried out to evaluate their curative treatment.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle