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Enregistrement W4405949529 · doi:10.26599/jfb.2024.95028398

Antioxidant and anti-inflammatory activities, bioaccessibility, transmembrane transport of major phenolics from selected floral honeys using Caco-2 BBe1 cell model

2024· article· en· W4405949529 sur OpenAlexaff
Yan Zhu, Ronghua Liu, Lili Mats, Honghui Zhu, Tauseef Khan, John L. Sievenpiper, Dan Ramdath, Rong Tsao

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Bioactives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Honey Board
Mots-clésAntioxidantTraditional medicineCaco-2ChemistryFood scienceCellBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, we assessed the antioxidant activity of the phenolic extracts and major phenolic compounds of alfalfa, buckwheat, clover and orange honeys collected in North America using chemical-based and cell-based antioxidant assays (CAA). Cell culture models using Caco-2 BBe1 were established to evaluate the effect of honey phenolics on antioxidant enzyme activities and secretion of interleukin 8 (IL-8). Moreover, bioaccessibility, transmembrane transport and cellular uptake of honey phenolics were also studied. Based on the same quantity of the honey studied, phenolic extract of buckwheat honey showed the highest FRAP, DPPH, ORAC and CAA values, and strongest activity in restoring activities of antioxidant enzymes (GR, SOD and CAT) and in reducing TNF-α-induced IL-8 secretion. Our results showed that compared to the major phenolic component of honey of plant origin, minor phenolics or combination of different phenolic compounds, particularly those derived from propolis, and their phase Ⅱ metabolites may play contribute more to the overall antioxidant and anti-inflammatory effects. Future research will focus on bioavailability of honey phenolics and their metabolites, and the molecular mechanism of the antioxidant, anti-inflammatory activities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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