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Enregistrement W2046746134 · doi:10.1139/cjpp-2014-0262

Protective effects of baicalin on LPS-induced injury in intestinal epithelial cells and intercellular tight junctions

2014· article· en· W2046746134 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Chen, Ren Zhang, Jian Wang, Peng Yu, Quan Liu, Dan Zeng, Hou-pan Song, Zaoyuan Kuang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFlavonoids in Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaicalinOccludinLipopolysaccharideTumor necrosis factor alphaTight junctionWestern blotIntracellularCell biologyChemistryMessenger RNAMolecular biologyBiologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To investigate the protective effects and mechanisms of baicalin on lipopolysaccharide (LPS)-induced injury in intestinal epithelial cells and intercellular tight junctions. METHODS: IEC-6 cells were stimulated with LPS (1.0 μg/mL), with or without baicalin, for 24 h. The levels of the inflammatory cytokines interleukin (IL)-6 and tumor necrosis factor (TNF)-α were determined using ELISA. Quantitative real-time PCR was used for determining the mRNA expression level of claudin-3, occludin, and ZO-1; Western blot and immunofluorescence analysis were used for analyzing the expression level and the distribution patterns of ZO-1 protein. RESULTS: Pretreatment with baicalin (10.0 μg/mL) improved LPS-stimulated cell viability and repressed IL-6 and TNF-α levels. In addition, pretreatment with baicalin up-regulated mRNA and protein expression levels of ZO-1 and kept the protein intact in IEC-6 cells injured with LPS. CONCLUSION: Baicalin has the capacity to protect IEC-6 cells and the intercellular tight junctions from LPS-induced injury. The mechanisms may be associated with inhibiting the production of inflammatory cytokines, and up-regulating the mRNA and protein expression of ZO-1.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations65
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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