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Enregistrement W2029695201 · doi:10.1371/journal.pone.0113531

Proteomic Analysis of the Effects of Aged Garlic Extract and Its FruArg Component on Lipopolysaccharide-Induced Neuroinflammatory Response in Microglial Cells

2014· article· en· W2029695201 sur OpenAlex
Hui Zhou, Zhe Qu, Valeri V. Mossine, Dineo L. Nknolise, Jilong Li, Zhenzhou Chen, Jianlin Cheng, C. Michael Greenlief, Thomas P. Mawhinney, Paula N. Brown, Kevin L. Fritsche, Mark Hannink, Dennis B. Lubahn, Grace Y. Sun, Zezong Gu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Complementary and Alternative MedicineNational Cancer InstituteUniversity of MissouriNational Institute of Environmental Health SciencesOffice of Dietary Supplements
Mots-clésLipopolysaccharideOxidative stressNitric oxideNeuroprotectionChemistryInflammationPharmacologyMicrogliaBiochemistryBiologyCell biologyImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aged garlic extract (AGE) is widely used as a dietary supplement, and is claimed to promote human health through anti-oxidant/anti-inflammatory activities with hypolipidemic, antiplatelet and neuroprotective effects. Prior studies of AGE have mainly focused on its organosulfur compounds, with little attention paid to its carbohydrate derivatives, such as N-α-(1-deoxy-D-fructos-1-yl)-L-arginine (FruArg). The goal of this study is to investigate actions of AGE and FruArg on antioxidative and neuroinflammatory responses in lipopolysaccharide (LPS)-activated murine BV-2 microglial cells using a proteomic approach. Our data show that both AGE and FruArg can significantly inhibit LPS-induced nitric oxide (NO) production in BV-2 cells. Quantitative proteomic analysis by combining two dimensional differential in-gel electrophoresis (2D-DIGE) with mass spectrometry revealed that expressions of 26 proteins were significantly altered upon LPS exposure, while levels of 20 and 21 proteins exhibited significant changes in response to AGE and FruArg treatments, respectively, in LPS-stimulated BV-2 cells. Notably, approximate 78% of the proteins responding to AGE and FruArg treatments are in common, suggesting that FruArg is a major active component of AGE. MULTICOM-PDCN and Ingenuity Pathway Analyses indicate that the proteins differentially affected by treatment with AGE and FruArg are involved in inflammatory responses and the Nrf2-mediated oxidative stress response. Collectively, these results suggest that AGE and FruArg attenuate neuroinflammatory responses and promote resilience in LPS-activated BV-2 cells by suppressing NO production and by regulating expression of multiple protein targets associated with oxidative stress.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,179 · 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