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Enregistrement W4415656903 · doi:10.1186/s43014-025-00326-z

How to assess antioxidant activity? Advances, limitations, and applications of in vitro, in vivo, and ex vivo approaches

2025· article· en· W4415656903 sur OpenAlexafffund
Fereidoon Shahidi, Haththotuwa Gamage Amal Sudaraka Samarasinghe

Notice bibliographique

RevueFood Production Processing and Nutrition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntioxidantEx vivoSuperoxide dismutaseIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antioxidants are crucial in combating oxidative stress-a key factor in chronic diseases like cancer and neurodegeneration-while also playing vital roles in food preservation, functional food, and nutraceutical development. Their efficacy is assessed through in vitro (e.g., DPPH, FRAP), in situ, ex vivo, and in vivo models, as well as animal and human clinical trials, each offering unique advantages but facing challenges in standardization and physiological relevance. Advances in microfluidics, AI, and nanotechnology are enabling high-throughput screening, while omics integration provides deeper mechanistic insights. This review explores current methodologies, applications in food and pharmaceuticals, and emerging trends, emphasizing the need for rigorous clinical validation and personalized approaches to bridge the gap between laboratory research and real-world antioxidant therapies.

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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations35
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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