Polyphenols
Notice bibliographique
Résumé
Natural micronutrients, called polyphenols, serve as crucial physiological components in plants. They are a diverse family of compounds with one or more phenolic rings that are found in a variety of foods, including red wine, green tea, grapes, vegetables, and coffee. Most polyphenols are known to be strong antioxidants and they may have anti-inflammatory properties. The chemicals are touted as nutraceuticals having preventive efficacy in countering oxidant species over-genesis in normal cells, as well as the potential to arrest or treat oxidative stress-related illnesses. Pure (poly)phenols and/or their herbal/food complexes were discovered to have both antioxidant and pro-oxidant effects in this setting, implying a potential chemopreventive efficacy. Evidence supports their potential to induce apoptosis, growth arrest, DNA synthesis suppression, and/or signal transduction pathway regulation. Numerous studies have highlighted their potential in the prevention and treatment of a variety of clinical illnesses linked to inflammation and oxidative stress (e.g., cancer, cardiovascular, and neurodegenerative disorders). However, the poor stability, solubility, and bioavailability of these compounds make them difficult to employ simply, which restricts their utility and applications. Drug delivery system-based nanotechnologies are a promising approach to address these restrictions and improve the medicinal applications of polyphenols. Polysaccharide protein nanocarriers have recently been touted as having potential for encapsulating polyphenols. Still, there is uncertainty about the effectiveness of these nanoparticles formulated from polyphenols. Proper clinical trials and epidemiological studies are crucial for future utilization in medicine development. This chapter's major goal is to showcase new developments in nutraceuticals and polyphenol-based nanotechnology for use in pharmaceutical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,032 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».