Effects of Polyphenolic Extracts From Sumac, Pomegranate Peel, Indian Almond Leaves, Falsa, and Banana Bracts on Calcium Oxalate and Brushite Crystallization In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nephrolithiasis, or kidney stone formation, is a widespread global health concern. This study examines the effects of polyphenolic extracts, along with their anthocyanin and non‐anthocyanin fractions, from sumac fruit, pomegranate peel, almond leaves, falsa fruit, and banana bracts on the crystallization of calcium oxalate (CaC2O4·nH2O) and brushite (CaHPO4·2H2O) in vitro. The extracts were prepared through maceration in aqueous methanol and further fractionated into anthocyanin and non‐anthocyanin fractions using solid‐phase extraction. For calcium oxalate crystallization, nucleation and aggregation were monitored using a spectrophotometer in the presence and absence of these extracts and fractions. For brushite crystallization, the single diffusion gel growth method was employed. All extracts inhibited the crystallization of both calcium oxalate and brushite in a dose‐dependent manner, significantly reducing crystal number, size, and altering crystal morphology. Non‐anthocyanin fractions demonstrated a stronger inhibitory effect than anthocyanin fractions. Molecular docking studies further revealed that compounds in these fractions exhibited strong binding affinity with proteins involved in the adhesion and aggregation of calcium oxalate crystals to renal cells, supporting their antilithogenic properties. These findings suggest that these natural polyphenolic sources hold promise as potential inhibitors of kidney stone formation.
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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 ».