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Enregistrement W2407260968 · doi:10.1515/jcim-2015-0024

TNF-α modulation by natural bioactive molecules in mouse RAW 264.7 macrophage cells

2015· article· en· W2407260968 sur OpenAlexaffabout
B.N. Nayak, Ginpreet Kaur, Harpal S. Buttar

Notice bibliographique

RevueJournal of Complementary and Integrative Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCurcumin's Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetal bovine serumCurcuminLipopolysaccharideTumor necrosis factor alphaChemistryQuercetinProinflammatory cytokineMTT assayCell growthMacrophageCell culturePharmacologyIn vitroMolecular biologyBiochemistryBiologyInflammationAntioxidantImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The present study was designed to examine the anti-inflammatory effects of plant-derived products marketed for human health benefits. METHODS: The tumor necrotic factor-α (TNF-α) was used as a proinflammatory biomarker generated by mouse macrophage RAW 264.6 cells. The in vitro tested plant products include Saskatoon berry (SKB), quercetin, purified oat beta-glucan (OBG), curcumin, and turmeric. Quantification of TNF-α in cell culture supernatants was carried out using mouse TNF-α assay kit and the cell proliferation was determined by MTT (3-(4, 5-dimethylthiazolyl-2)-2,5- diphenyltetrazolium bromide) assay. The cells were grown in Dulbecco's modified Eagle's medium supplemented with 10% heat-inactivated fetal bovine serum and 100 U/mL penicillin and 100 µg/mL streptomycin. Bacterial lipopolysaccharide (LPS) at a concentration of 500 ng/mL was employed to stimulate the TNF-α production in mouse macrophage cells. RESULTS: Results showed that curcumin at 10 µM (3.7 µg/mL) level effectively attenuated the LPS-induced inflammatory response, and at 100 µM completely inhibited macrophage RAW cell growth (p<0.05). The aqueous turmeric extract caused inhibitory effect on TNF-α at 25, 50, 100, and 500 µg/mL. SKB inhibited TNF-α production at 50, 100, 500, and 1,000 µg/mL. On the other hand, at 10, 25, 500, and 1,000 µg/mL SKB promoted significant cell growth/proliferation. Quercetin at 10, 25, 50 and 100 µg/mL inhibited TNF-α, but at 500 and 1,000 µg/mL stimulated cell growth. OBG at 10, 25, and 50 µg/mL inhibited TNF-α, but in some cases OBG stimulated TNF-α At 1,000 and 10,000 µg/mL OBG proved to be extremely toxic or lethal to the macrophage cells. CONCLUSIONS: Overall, the plant products showed anti-inflammatory effects as well as cell proliferation or inhibition in the in vitro system used in this investigation. The underlying mechanisms of dualistic actions caused by plant-derived ingredients, viz., macrophage cellular growth stimulation or retardation, remain to be elucidated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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