Effects of curcumin on brain-derived neurotrophic factor levels and oxidative damage in obesity and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the effects of curcumin treatment on protein oxidation (PO), lipid peroxidation (LP) and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels in the hippocampus and frontal cortex (FC) of diabetic db/db mice (DM) and in sera of obese humans. Thus, DM were treated daily with 50 mg/kg of curcumin during an 8-week period. Obese human were treated daily with 500 and 750 mg of curcumin that was administered orally for 12 weeks; BDNF, PO and LP levels in sera were determined at in weeks 0, 2, 6 and 12 of treatment. BDNF levels decreased in hippocampus and FC of DM as compared with untreated wild-type mice. Curcumin improved or restored BDNF levels to normal levels in DM, but curcumin did not have any effect on BDNF levels in sera of obese humans. In hippocampus and FC of DM, hyperglycaemia and curcumin did not have effect on LP levels. Hyperglycaemia increased PO levels in hippocampus and FC, whereas curcumin decreased these levels in hippocampus but not in FC. In sera of obese humans, the 500-mg dose decreased LP levels in weeks 6 and 12 when compared with basal levels, but the 750-mg dose did not have any effect; both doses of curcumin decreased PO levels in weeks 2, 6 and 12 of treatment when compared with basal levels. Present results suggest a therapeutic potential of curcumin to decrease oxidation caused by obesity in humans and also show that curcumin restores BDNF levels in DM.
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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 | 0,000 |
| 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 ».