Insights into the mechanism of Piper betle leaf-induced contact leukomelanosis using C57BL/6 mice as the animal model and tyrosinase assays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Steamed piper betle leaves (PBL) were once used by many Taiwanese women to treat pigment disorders on the face. Most women claimed a quick, favourable response at first, only to be overcome with facial leukomelanosis later. METHODS: C57BL/6 mice were randomly assigned to different groups to study if PBL could cause the following effects: contact dermatitis, leukomelanosis, or hair bleaching. Intracellular melanin content was measured by tyrosinase assays. RESULTS: Most steamed PBL-treated mice developed contact dermatitis and postinflammatory hyperpigmentation (PIH) on their shaved backs. About half developed bleached hair to varying extents. The steamed PBL did not only bleach the hairs, but also, unexpectedly, stimulated melanocyte replication, indicated by the fact that the number of functional melanocytes in the tail epidermis increased significantly after treatment (P = 0.007). Using tyrosinase assays PBL extract at the undiluted concentration showed limited inhibition of melanogenesis, probably via melanocytotoxicity. CONCLUSIONS: The leukomelanosis observed in patients might be the consequence of PIH combined with a mixed reaction (hyper- and hypopigmentation), probably due to the different volatile chemicals that surface after steaming the PBL. This conflicting mixed reaction suggests that counteractive ingredients might exist in PBL. PBL, if purified, might be a promising source of a novel bleaching agent.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».