The role of intestinal microbiota and microRNAs in the anti-inflammatory effects of cranberry: from pre-clinical to clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Cranberries have known anti-inflammatory properties, which extend their benefits in the context of several chronic diseases. These benefits highly rely on the polyphenol profile of cranberries, one of few foods rich in A-type proanthocyanidin (PAC). A-type PAC comprises flavan-3-ol subunits with an additional interflavan ether bond in the conformational structure of the molecule, separating them from the more commonly found B-type PAC. PACs with a degree of polymerization higher than three are known to reach the colon intact, where they can be catabolyzed by the gut microbiota and biotransformed into lower molecular weight organic acids that are available for host absorption. Gut microbiota-derived metabolites have garnered much attention in the past decade as mediators of the health effects of parent compounds. Though, the mechanisms underlying this phenomenon remain underexplored. In this review, we highlight emerging evidence that postulates that polyphenols, including ones derived from cranberries, and their metabolites could exert anti-inflammatory effects by modulating host microRNAs. Our review first describes the chemical structure of cranberry PACs and a pathway for how they are biotransformed by the gut microbiota. We then provide a brief overview of the benefits of microbial metabolites of cranberry in the intestinal tract, at homeostasis and in inflammatory conditions. Finally, we discuss the role of microRNAs in intestinal health and in response to cranberry PAC and how they could be used as targets for the maintenance of intestinal homeostasis. Most of this research is pre-clinical and we recognize that conducting clinical trials in this context has been hampered by the lack of reliable biomarkers. Our review discusses the use of miRNA as biomarkers in this context.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».