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Enregistrement W2093646723 · doi:10.5402/2011/519371

Berberine Improves Glucose Homeostasis in Streptozotocin-Induced Diabetic Rats in Association with Multiple Factors of Insulin Resistance

2011· article· en· W2093646723 sur OpenAlexafffund
Yanfeng Chen, Yanwen Wang, Junzeng Zhang, Changhao Sun, Alfonso López

Notice bibliographique

RevueISRN Endocrinology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBerberine and alkaloids research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésBerberineInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceStreptozotocinDiabetes mellitusGlucose homeostasisInsulinHomeostasisGlucose tolerance testMedicineChemistryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was carried out to determine the effect of berberine on glucose homeostasis and several biomarkers associated with insulin sensitivity in male Wistar rats with intraperitoneal injection of streptozotocin (STZ)-induced diabetes. Rats with fasting blood glucose 16.7 mmol/L after 2 weeks of STZ injection were divided into two groups. One group was used as the diabetic control and another treated by gavage feeding with 100 mg/kg/d of berberine in water containing 0.5% carboxymethyl cellulose. A group of rats without receiving STZ was used as the normal control. After 7 weeks, berberine supplementation moderately but significantly lowered fasting blood glucose levels and improved oral glucose tolerance. Berberine lowered plasma free fatty acids and C-reactive protein levels without affecting plasma insulin levels. Diabetic rats treated with berberine showed significantly lower plasma triacylglycerol and cholesterol levels. Furthermore, berberine inhibited dipeptidyl peptidase-4 and protein tyrosine phosphatase-1B activities. In conclusion, berberine showed a dramatic effect of lowering blood cholesterol and triacylglycerols and improved moderately glucose homeostasis in STZ-induced diabetic rats in association with multiple factors related to insulin resistance.

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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations57
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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