Transforming growth factor-β (TGF-β) activation in cutaneous wounds after topical application of aloe vera gel
Notice bibliographique
Résumé
Aloe vera is a medicinal plant used to treat various skin diseases. The effects of using aloe vera gel on the healing process were investigated by microscopic methods, cell counting, and TGF-β gene expression in the wound bed. Sixty Wistar rats weighing 200-250 g were placed under anesthesia in sterile conditions. A square 1.5 cm × 1.5 cm wound was made on the back of the neck. The rats were divided into control and 2 experimental groups. Additionally, the control and experimental groups were separated into 3 subgroups corresponding to 4, 7, and 14 days of study. In the first experimental group, aloe vera was used twice on the wound. The second experimental group received aloe vera overtreatment once on the wound. The positive control group received daily application of 1% phenytoein cream following surgical wound creation. The control group did not receive any treatment. This tissue was examined using histological staining (H&E) and Masson's Trichrome. Wound surface and wound healing were evaluated separately. TGF-β gene expression was analyzed by RT-PCR. Results showed that fibroblasts in both experimental groups were significantly increased, thereby acceleration wound healing. Application of aloe vera gel will increase TGF-β gene expression, ultimately accelerating the wound healing process.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».