Neuropharmaceutical Properties of Naringin Against Alzheimer's and Parkinson's Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Neurological complications are considered the leading cause of disability and the second cause of death worldwide. Although the most common neurological disorders affecting a large population are Alzheimer's (AD) and Parkinson's diseases (PD), no definitive treatment has been propounded in the clinic. As in recent years, special attention has been paid to medicinal herbal products as one of the ways to meet the challenges of treating diseases. This review study aimed to introduce the naringin neuroprotective effects as an abundant flavonoid in grapes and citrus fruits on the most common neurological disorders, including AD and PD. For this purpose, the specified keywords were searched in PubMed, Web of Science, Scopus, Embase, and Google Scholar, and the results were entered into the study after a concise overview. The findings show naringin can confront neurological disorders through several mechanisms such as modulating stress response pathways, preventing apoptosis, oxidative stress, and neuroinflammation, excessive chelating amounts of metal ions, thereby improving cognitive impairment and memory loss induced by neurological disorders. However, further studies, particularly on human, are critical for the final confirmation of obtained findings. [GMJ.2022;11:e2337].
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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) | 0,001 | 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 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 ».