Comparison of Different Tea Types on Osteoblast Activity
Notice bibliographique
Résumé
Many studies report that tea consumption is associated with higher bone mineral density in women. Polyphenols in tea may mediate such benefits. We examined if English Breakfast (EB) and Golden Monkey (GM) black tea, green tea (GT) or rooibos tea (RT) increased osteoblast activity in human osteoblast‐like cells. Preclinical studies typically use alcohol‐derived polyphenol extracts although tea for human consumption is prepared with water. We determined that polyphenol levels are higher with methanol versus water extraction (161 mg/g vs. 86 mg/g gallic acid equivalents, p < 0.001). Water extraction reduced polyphenol levels of GT, EB, and GM by more than 50%, whereas RT maintained 65% of its polyphenols. GT (117‐235 mg/g) and EB (121‐202 mg/g) had the highest polyphenol content, regardless of solvent (p < 0.001). For mineralization, the effect of water‐extracted polyphenols (1 or 10 µg polyphenols/mL media) were measured using the Alizarin Red assay. Cellular activity was examined by reduction of thiazolyl blue tetrazolium bromide (MTT). Two‐way ANOVA indicated a favorable effect of dose (1 or 10 µg/mL, p<0.001) and treatment (p < 0.001) on mineralization. 10 µg/mL tea extract produced less mineral than 1 µg/mL (132% vs. 157% of control, p < 0.001). Both doses of GT (p < 0.001, p < 0.001) and RT (p < 0.05, p < 0.01), but only 1 µg/mL of EB (p < 0.001) and GM (p < 0.001) increased mineralization. Both doses of GT (p < 0.05, p < 0.05) and RT (p < 0.001, p < 0.01) and 1 µg/mL of EB (p < 0.05) promoted greater cellular activity at 24 hrs. Neither dose of GM, nor 10 µg/mL of EB resulted in significant differences of MTT. Differing effects among tea types may be due to diverse polyphenol profiles. (Funded by NSERC Discovery Grant)
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».