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Enregistrement W1918665067 · doi:10.1039/c5fo00474h

Morus nigra leaf extract improves glycemic response and redox profile in the liver of diabetic rats

2015· article· en· W1918665067 sur OpenAlexaff
Carolina Morais Araújo, Karine de Pádua Lúcio, Marcelo Eustáquio Silva, Mauro César Isoldi, Gustavo Henrique Bianco de Souza, Geraldo Célio Brandão, Richard Schulz, Daniela Caldeira Costa

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressDiabetes mellitusSuperoxide dismutaseGlycemicInternal medicineAlloxanCatalaseStreptozotocinEndocrinologyInsulinAntioxidantMedicineMalondialdehydeLipid peroxidationPulp (tooth)ChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus (DM) is a chronic metabolic disorder characterized by hyperglycemia and alterations in the carbohydrate, lipid, and protein metabolism. DM is associated with increased oxidative stress and pancreatic beta cell damage, which impair the production of insulin and the maintenance of normoglycemia. Inhibiting oxidative damage and controlling hyperglycemia are two important strategies for the prevention of diabetes. The pulp and leaf extracts of mulberry (Morus nigra L.) have abundant total phenolics and flavonoids, and its antioxidant potential may be an important factor for modulating oxidative stress induced by diabetes. In this study, DM was induced by intraperitoneal injection of alloxan monohydrate (135 mg kg(-1)). Female Fischer rats were divided into four groups: control, diabetic, diabetic pulp, and diabetic leaf extract. Animals in the diabetic pulp and diabetic leaf extract groups were treated for 30 days with M. nigra L. pulp or leaf extracts, respectively. At the end of treatment, animals were euthanized and, liver and blood samples were collected for analysis of biochemical and metabolic parameters. Our study demonstrated that treatment of diabetic rats with leaf extracts decreased the superoxide dismutase (SOD)/catalase (CAT) ratio and carbonylated protein levels by reducing oxidative stress. Moreover, the leaf extract of M. nigra L. decreased the matrix metalloproteinase (MMP)-2 activity, increased insulinemia, and alleviated hyperglycemia-induced diabetes. In conclusion, our study found that the leaf extract of M. nigra L. improved oxidative stress and complications in diabetic rats, suggesting the utility of this herbal remedy in the prevention and treatment of DM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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