Neural network assessment of herbal protection against chemotherapeutic-induced reproductive toxicity
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.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to assess the protective effects of Ginkgo biloba's (GB) extract against chemotherapeutic-induced reproductive toxicity using a data mining tool, namely Neural Network Clustering (NNC) on two types of data: biochemical & fertility indicators and Texture Analysis (TA) parameters. GB extract (1 g/kg/day) was given orally to male albino rats for 26 days. This period began 21 days before a single cisplatin (CIS) intraperitoneal injection (10 mg/kg body weight). GB given orally significantly restored reproductive function. Tested extract also notably reduced the CIS-induced reproductive toxicity, as evidenced by restoring normal morphology of testes. In GB, the attenuation of CIS-induced damage was associated with less apoptotic cell death both in the testicular tissue and in the sperms. CIS-induced alterations of testicular lipid peroxidation were markedly improved by the examined plant extract. NNC has been used for classifying animal groups based on the quantified biochemical & fertility indicators and microscopic image texture parameters extracted by TA. NNC showed the separation of two clusters and the distribution of groups among them in a way that signifies the dose-dependent protective effect of GB. The present study introduces the neural network as a powerful tool to assess both biochemical and histopathological data. We also show here that herbal protection against CIS-induced reproductive toxicity utilizing classic methodologies is validated using neural network analysis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle