Global Mapping of Flavonoids in Fruits and Vegetables: Targeting Insulin Receptors, <scp>GLP</scp> ‐ <scp>1R</scp> , and <scp>PPARs</scp> to Mitigate Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Flavonoids, bioactive compounds abundant in fruits and vegetables, have great potential as natural therapeutic agents for managing type 2 diabetes (T2D) through the modulation of key molecular targets such as insulin receptors (IRs), GLP-1 receptors, and peroxisome proliferator-activated receptors. This paper aims to provide an in-depth review of the flavonoids found in various fruits and vegetables and the musculoskeletal mechanisms underlying their therapeutic potential in addressing diabetes through interactions with IRs, GLP-1/R, and PPARs. A systematic search was conducted across major databases, including PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, and Embase. A combination of a comprehensive literature review approach and in silico analysis revealed that the compounds such as hesperidin, quercetin, luteolin and genistein showed significant affinity for these targets, even exceeding those of some conventional drugs such as metformin. These findings not only reinforce the scientific evidence on the benefits of flavonoid compounds in improving insulin sensitivity and regulating glucose and lipid metabolism, but also open up opportunities for the development of more sustainable and affordable nutrition-based therapies. It is important to acknowledge, however, that while promising, further high-quality studies, including large-scale clinical trials, are needed to firmly establish the clinical efficacy and optimal application of these flavonoid-based interventions in human populations. In addition, the study will also highlight the importance of an interdisciplinary approach between pharmacology, nutrition, and computational technology in facing evolving public health challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».