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Enregistrement W2349052629 · doi:10.3969/j.issn.1672-7347.2012.01.002

Silymarin and hepatoprotection.

2012· article· en· W2349052629 sur OpenAlexafffund
Frank J. Burczynski, Guqi Wang, David P. Nguyen, Yufei Chen, Howard J. Smith, Yuewen Gong

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDichlorofluoresceinHepatoprotectionOxidative stressViability assayApoptosisPharmacologyChemistryMTT assayAntioxidantIntracellularCellCell growthBiochemistryMolecular biologyGlutathioneBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the hepatoprotective effect of silymarin with Chang cell cultures. Specifically, to investigate the antioxidant properties of silymarin and its protective function in reducing pro-apoptotic markers. METHODS: Intracellular free radical levels were assessed with dichlorofluorescein (DCF) fluorescence after exposing cells to an oxidative stress of 400 μmol/L H2O2 for 20 min. Levels of cellular ATP and bax expression were examined to evaluate the protective effects of silymarin. RESULTS: Silymarin significantly reduced the DCF fluorescence signal. Cell viability, assessed by the MTT assay, showed that silymarin enhanced the cell growth. Drug treatment was also associated with enhanced ATP levels, and reduced Bax and protein mRNA levels. CONCLUSION: Silymarin can function as a hepatoprotectant against free radical damage due to oxidative stress. The protective nature extends to reducing levels of pro-apoptotic Bax protein. Silymarin may be a useful adjuvant for the treatment of specific liver diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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