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Enregistrement W4392978647 · doi:10.1016/j.foodchem.2024.139068

Assessing the stability of polyphenol content in red rooibos herbal tea using traditional methods and high-resolution mass spectrometry: Implications for studying dietary interventions in preclinical rodent studies

2024· article· en· W4392978647 sur OpenAlexafffund
Reem Mahamoud, David T. Bowman, Wendy E. Ward, Vaughn Mangal

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiens3M (Canada)Brock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrock University
Mots-clésPolyphenolCatechinChemistryProanthocyanidinFood scienceBiochemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preclinical rodent models are used to examine the relationship between tea consumption and bone health, where tea is available for rodents and typically replaced weekly. However, the extent to which the tea polyphenols change over time remains uncertain, despite its importance in preparing tea during preclinical rodent trials. Using an untargeted molecular approach, we applied a liquid chromatography quadrupole-time-of-flight mass spectrometry (LC-QTOFMS) system to assess the molecular profile of red rooibos teas throughout a 6-day aging period. We found a significant, 3-fold decrease of polyphenols involved in bone metabolism, including m-coumaric acid, catechin derivatives and courmaroyl tartaric acid over 6 days, likely due to photochemical decomposition and autooxidation within tea extracts. Using a novel untargeted workflow for polyphenol characterization, our findings revealed the complexity of polyphenols in red rooibos teas that can inform the evidence-based decisions of how often to change teas during in vivo rodent trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,411
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,067 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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