Analysis of Citrus Bioflavonoid Content and Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitory Potential of Commercially Available Supplements
Notice bibliographique
Résumé
Citrus bioflavonoids are polyphenolic plant-derived pigments found in high levels in oranges, lemons, grapefruits and other citrus fruits. The three most abundant types of citrus bioflavonoids are hesperidin, naringenin and eriocitrin. Citrus bioflavonoids have long been known to possess powerful free radical-scavenging properties and cardioprotective effects. The study involved the analysis of 10 commercially available citrus bioflavonoid supplements from three different countries: Australia, the United States and Canada. The supplements were tested for their citrus bioflavonoid content which varied from 0.8 to 33.3% w/w. The daily bioflavonoid dose varied from 19 mg to 560 mg. Hesperidin was the major citrus bioflavonoid in nine out of ten supplements. One supplement was found to contain less than 10% of the quantity of rutin claimed to have been added. The DPP-4 inhibitory potential, compared through an estimation of rutin equivalence, ranged from 1.9 mg to 400 mg per day. This data highlights the variability between the supplements in their potential to inhibit DPP-4 for subsequent health benefits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».