Multidimensional assessment of nutritional composition, contaminants and biological properties of bee pollen
Notice bibliographique
Résumé
Honey-bee collected pollen is renowned for its nutritional richness and potential health benefits, but compositional variations and contamination are significant challenges. This research investigates the organic and inorganic content, morphological aspects, and anticancer properties of 18 different pollen samples from Canada (Québec). Results revealed variability in macronutrients (carbohydrates: 39.1 to 57.0 g 100g −1 , proteins: 14.3 to 23.5 g 100g −1 , and lipids: 3.58 to 35.4 g 100g −1 ) and micronutrients, including vitamin B and C (up to 1052 µg g −1 ) and antioxidants. However, pollen was found to contain pesticide residues (diazinon, thiamethoxam and glyphosate at up to 32.1 ng g −1 ) and heavy metals (lead and arsenic at up to 3.86 mg kg −1 ), indicating the need for environmental monitoring, including regular assessment of pollen contamination and implementation of mitigation strategies to reduce exposure. Cytotoxicity assays showed promising anticancer effects against HeLa cells, with up to 40% cell growth inhibition with an IC 50 at 247 µg mL −1 was observed in cells treated with pollen extract compared to untreated cells. Future research should focus on profiling bioactive compounds and their bioavailability while establishing standardized characterization methods and a centralized database for accurate nutritional and safety assessments. This study provides novel insights into the composition of pollen, its biological effects and contamination levels, illustrating its nutritional and therapeutic potential.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».