Inhibitory effect of ginsenoside-Rd on carrageenan-induced inflammation in rats
Notice bibliographique
Résumé
A previous study reported that ginsenoside-Rd reduced the production of tumor necrosis factor-α by inhibiting nuclear factor-κB in lipopolysaccharide-activated N9 microglia in vitro. The aim of the present study was to confirm the anti-inflammatory effects and mechanisms of ginsenoside-Rd in animal experiments involving acute inflammation. The results indicated that ginsenoside-Rd at doses ranging from 12.5 to 50 mg/kg i.m. significantly inhibited the swelling of hind paws in rats for 1-6 h after the carrageenan injection. The levels of proinflammatory cytokines and proinflammatory mediators were markedly reduced by ginsenoside-Rd. Ginsenoside-Rd, when administered intramuscularly at 12.5, 25, and 50 mg/kg doses, showed signicant inhibition of carrageenan-induced production of interleukin-1β (6.91%, 45.75%, and 55.18%, respectively), tumor necrosis factor-α (37.99%, 56.39%, and 47.38%, respectively), prostaglandin E(2) (22.92%, 30.12%, and 36.36%, respectively), and nitric oxide (28.27%, 44.53%, and 53.42%, respectively). In addition, ginsenoside-Rd (12.5, 25, and 50 mg/kg i.m.) effectively decreased the levels of nuclear factor-κB (6.77%, 20.28%, and 41.03%, respectively) and phosphorylation of IκBα (13.23%, 26.92%, and 41.80%, respectively) in the carrageenan-inflamed paw tissues. These results suggest that ginsenoside-Rd has significant anti-inflammatory effects in vivo, which might be due to its blocking of the nuclear factor-κB signaling pathway. Thus, it may be possible to develop ginsenoside-Rd as a useful agent for inflammatory diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».