Lycopene has reduced renal damage histopathologically and biochemically in experimental renal ischemia-reperfusion injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study aimed to investigate whether the inflammatory and antioxidant lycopene has a therapeutic effect against renal ischemia/reperfusion (I/R) injury. MATERIALS AND METHODS: In this study, 24 Wistar-Albino rats, weighing from 200 to 250 g, were divided into four groups. All rats underwent median laparotomy under anesthesia. No procedures were performed in the control group (Group C), whereas 100 mg/kg lycopene was administered by gavage in the lycopene group (Group L). The arteries of both kidneys were clamped for 45 min in the ischemia group (Group I), whereas 100 mg/kg lycopene was administered by gavage 30 min before clamping renal arteries, and ischemia was performed in the treatment group (Group T) rats. For all rats, blood samples and renal tissues were collected at 6 h of reperfusion. Samples were used to examine serum BUN, creatinine, MDA and GSH levels, and the renal tissues were used to examine MDA and GSH levels, and renal histopathologies. RESULTS: The treatment group had statistically significant lower serum MDA levels, histopathological tubular vacuolization, loss of brush border and tubular dilatation (p < 0.05), whereas serum BUN, creatinine, tissue MDA, and tissue and serum GSH levels were improved in favor of the treatment group, even though it was not statistically significant (p > 0.05). CONCLUSION: The present study demonstrated that lycopene, which was administered prior to renal I/R injury, prevented renal damage through biochemical and histopathological parameters.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».