Intestinal Transport of Pure Diester-type Alkaloids from an Aconite Extract across the Caco-2 Cell Monolayer Model
Notice bibliographique
Résumé
Aconitine (AC), mesaconitine (MA), and hypaconitine (HA) are the active alkaloids identified in aconite tuber, an important traditional Chinese medicine. The study is aimed to investigate their intestinal transport profiles and potential interaction during the intestinal absorption using the Caco-2 cell monolayer model. All three alkaloids had good permeability with P(app) values greater than 1 × 10 (-6) cm · s (-1). However, AC, MA, and HA in a mixture and as an extract, in both cases with the same content of alkaloids, showed higher transport efficiency in the apical to basolateral, and lower transport efficiency in the basolateral to apical directions. Digoxin, as a P-glycoprotein (P-gp) substrate, was substantially effluxed in the basolateral to apical direction but inhibited by the three alkaloids. Furthermore, the backwards transport of MA and HA was inhibited by the P-gp inhibitor verapamil. These observations indicated that the three alkaloids may not only be P-gp inhibitors but also its substrates; they interact with each other and can potentially enhance their own bioavailability when taken concomitantly.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».