The Modulatory Bioeffects of Pomegranate (<em>Punica granatum L.</em>) Polyphenols on Metabolic Disorders: Understanding their Preventive Role against Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Modern research achievements support health-promoting effects of natural products and diets rich in polyphenols. Pomegranate (PG) (Punica granatum L.) contain a considerable number of bioactive compounds that exert a broad spectrum of beneficial biological activities, including antimicrobial, antidiabetic, antiobesity, and atheroprotective properties. In this view, the reviewed literature shows that PG intake might reduce insulin resistance, cytokine levels, redox gene expression, blood pressure elevation, vascular injuries and lipoprotein oxidative modifications. Lipid parameters corrective capabilities of PG-ellagitannins are also sufficiently reported to be significantly effective in reducing hyperlipidemia (TC, LDL-C, VLDL-C, and TAGs), plasma HDL-C concentrations, TC/HDL-C and LDL-C/HDL-C ratio. The health benevolent effects of pomegranate consumption appear to be produced through the amelioration of adipose tissue endocrine function, fatty acid utilization, GLUT receptor expression, paraoxonase activity enhancement, PPAR and NFκB modulation. Although the results from animal experiments are encouraging, human findings published in this field are inconsistent and still limited in many points of view. The present review discusses and provides a critical analysis of PG&#039;s bioeffects on metabolic syndrome components, type-2 diabetes, obesity, and dyslipidemia, as well as on some cardiovascular-related diseases. A brief overview of the pharmacokinetic properties, safety, and bioavailability of PG-ellagitannins is also included.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».