Gallic acid improved behavior, brain electrophysiology, and inflammation in a rat model of traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is one of the main causes of intellectual and cognitive disabilities. In the clinic it is essential to limit the development of cognitive impairment after TBI. In this study, the effects of gallic acid (GA; 100 mg/kg, per oral, from 7 days before to 2 days after TBI induction) on neurological score, passive avoidance memory, long-term potentiation (LTP) deficits, and levels of proinflammatory cytokines including interleukin-1 beta (IL-1β), interleukin 6 (IL-6), and tumor necrosis factor-α (TNF-α) in the brain have been evaluated. Brain injury was induced following Marmarou's method. Data were analyzed by one-way and repeated measures ANOVA followed by Tukey's post-hoc test. The results indicated that memory was significantly impaired (p < 0.001) in the group treated with TBI + vehicle, together with deterioration of the hippocampal LTP and increased brain tissue levels of IL-1β, IL-6, and TNF-α. GA treatment significantly improved memory and LTP in the TBI rats. The brain tissue levels of IL-1β, IL-6, and TNF-α were significantly reduced (p < 0.001) in the group treated with GA. The results suggest that GA has neuroprotective properties against TBI-induced behavioral, electrophysiological, and inflammatory disorders, probably via the decrease of cerebral proinflammatory cytokines.
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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 | 0,001 | 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 ».