The Modulatory Bioeffects of Pomegranate (Punica granatum L.) Polyphenols on Metabolic Disorders: Understanding Their Preventive Role against Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
L.) contains a considerable number of bioactive compounds that exert a broad spectrum of beneficial biological activities, including antimicrobial, antidiabetic, antiobesity, and atheroprotective properties. In this context, 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. The lipid parameter corrective capabilities of PG-ellagitannins have also been extensively reported to be significantly effective in reducing hyperlipidemia (TC, LDL-C, VLDL-C, and TAGs), while increasing plasma HDL-C concentrations and improving the TC/HDL-C and LDL-C/HDL-C ratios. The health benefits of pomegranate consumption seem to be acheived through the amelioration of adipose tissue endocrine function, fatty acid utilization, GLUT receptor expression, paraoxonase activity enhancement, and the modulation of PPAR and NF-κB. While the results from animal experiments are promising, human findings published in this field are inconsistent and are still limited in several aspects. The present review aims to discuss and provide a critical analysis of PG's bioeffects on the components of metabolic syndrome, type-2 diabetes, obesity, and dyslipidemia, as well as on certain cardiovascular-related diseases. Additionally, a brief overview of the pharmacokinetic properties, safety, and bioavailability of PG-ellagitannins is included.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».