Red ginger confers antioxidant activity, inhibits lipid and sugar metabolic enzymes, and downregulates miR-21/132 expression
Notice bibliographique
Résumé
Ginger is a spice and medicinal plant with several varieties. This study aimed to understand the antioxidant, antidiabetic, and antiobesity properties of red ginger (RG) ( Zingiber officinale var. rubrum ), through pharmacoinformatics coupled with in vitro studies. Additionally, the suppression of miR-21/132 expression by RG was studied. Two RG extracts were sequentially produced using hexane (RGH) and ethanol (RGE) and characterized using UHPLC-Q-Orbitrap HRMS-based untargeted metabolomics analysis. Seven compounds identified in RGE and six in RGH were subjected to molecular docking tests on iNOS, lipase, α-glucosidase, α-amylase, and FTO protein receptors. Overall, 5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)-6,8-bis(3,4,5-trihydroxyoxan-2-yl)-4H-chromen-4-one and pheophorbide A from RGE, and nictoflorin and rutin from RGH showed superior binding to most receptors. In vitro studies confirmed the ability of both RGE and RGH extracts to scavenge DPPH and ABTS radicals; inhibit activities of three metabolic enzymes, lipase (EC 50 85.58 and 105.50 μg/mL), α-glucosidase (EC 50 of 92.56 and 106.20 μg/mL), and α-amylase (EC 50 of 96.60 and 111.80 μg/mL). Ex vivo RGE and RGH considerably suppressed protein expression associated with obesity, diabetes, and oxidative stress, including miR-21/132. This presents new insights into the molecular mechanism of RG in combating metabolic syndrome; however, further in vivo and clinical trials are needed to validate these findings. • Red ginger extract shows potent antioxidant activity, comparable to Trolox. • Both hexane and ethanol extracts inhibit enzymes linked to obesity. • Red ginger suppresses miR-21/132, reducing metabolic syndrome risk. • Molecular docking reveals strong receptor binding of key ginger compounds. • This study reveals the potential of red ginger in combating diabetes through enzyme inhibtion.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».