Naringenin inhibits allergen-induced airway inflammation and airway responsiveness and inhibits NF-κB activity in a murine model of asthma
Notice bibliographique
Résumé
Naringenin, a flavonoid, has antiinflammatory and immunomodulatory properties. We investigated whether naringenin could attenuate allergen-induced airway inflammation and its possible mechanism in a murine model of asthma. Mice were sensitized and challenged with ovalbumin. Some mice were administered with naringenin before ovalbumin challenge. We evaluated the development of airway inflammation and airway reactivity. Interleukin (IL)4, IL13, chemokine (C-C motif) ligand (CCL)5, and CCL11 in bronchoalveolar lavage fluid and serum total IgE were detected by ELISA. IkappaBalpha degradation and inducible nitric oxide synthase (iNOS) in lungs were measured by Western blot. We also tested NF-kappaB binding activity by electrophoretic mobility shift assay. The mRNA levels of iNOS, CCL5, and CCL11 were detected by real-time PCR. Naringenin attenuated ovalbumin-induced airway inflammation and airway reactivity in experimental mice. The naringenin-treated mice had lower levels of IL4 and IL13 in the bronchoalveolar lavage fluid and lower serum total IgE. Furthermore, naringenin inhibited pulmonary IkappaBalpha degradation and NF-kappaB DNA-binding activity. The levels of CCL5, CCL11, and iNOS were also significantly reduced. The results indicated that naringenin may play protective roles in the asthma process. The inhibition of NF-kappaB and the decreased expression of its target genes may account for this phenomenon.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».