<i>In Vitro</i>Evaluations of Cytotoxicity of Eight Antidiabetic Medicinal Plants and Their Effect on GLUT4 Translocation
Notice bibliographique
Résumé
Despite the enormous achievements in conventional medicine, herbal-based medicines are still a common practice for the treatment of diabetes. Trigonella foenum-graecum, Atriplex halimus, Olea europaea, Urtica dioica, Allium sativum, Allium cepa, Nigella sativa, and Cinnamomum cassia are strongly recommended in the Greco-Arab and Islamic medicine for the treatment and prevention of diabetes. Cytotoxicity (MTT and LDH assays) of the plant extracts was assessed using cells from the liver hepatocellular carcinoma cell line (HepG2) and cells from the rat L6 muscle cell line. The effects of the plant extracts (50% ethanol in water) on glucose transporter-4 (GLUT4) translocation to the plasma membrane was tested in an ELISA test on L6-GLUT4myc cells. Results obtained indicate that Cinnamomon cassia is cytotoxic at concentrations higher than 100 μ g/mL, whereas all other tested extracts exhibited cytotoxic effects at concentrations higher than 500 μ g/mL. Exposing L6-GLUT4myc muscle cell to extracts from Trigonella foenum-graecum, Urtica dioica, Atriplex halimus, and Cinnamomum verum led to a significant gain in GLUT4 on their plasma membranes at noncytotoxic concentrations as measured with MTT assay and the LDH leakage assay. These findings indicate that the observed anti-diabetic properties of these plants are mediated, at least partially, through regulating GLUT4 translocation.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».