Melatonin accelerates the process of wound repair in full‐thickness incisional wounds
Notice bibliographique
Résumé
The pineal gland hormone melatonin is known to have both anti-inflammatory and immunomodulatory effects. Given this, we propose that melatonin is an ideal candidate to enhance the process of wound healing. The present study assessed the effects of exogenously administered melatonin (1.2 mg/kg intra-dermal), on scar formation using a full-thickness incisional rat model of dermal wound healing. Melatonin treatment significantly improved the quality of scarring, both in terms of maturity and orientation of collagen fibres. An increase in nitric oxide synthase (NOS) activity and therefore nitric oxide production is detrimental during inflammation but is favourable during granulation tissue formation. Melatonin treatment significantly decreased inducible NOS (iNOS) activity during the acute inflammatory phase but significantly increased iNOS activity during the resolving phase. Cyclooxygenase-2, which has been shown to have anti-inflammatory effects, was elevated in the melatonin-treated rats following wounding. In addition, melatonin treatment also accelerated the angiogenic process, increasing the formation of new blood vessels and elevating the level of vascular endothelial growth factor protein expression during granulation tissue formation. Melatonin treatment increased arginase activity (which generates proline, a building block for collagen synthesis) from earlier time points. The protein profiles of hemoxygenase-1 (HO-1) and HO-2 isoforms, vital participants in the repair process, were also up-regulated upon melatonin treatment. This study has therefore demonstrated, for the first time, that melatonin can significantly improve the quality of wound healing and scar formation.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».