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Enregistrement W2510758772 · doi:10.1139/cjpp-2016-0189

Chamomile and oregano extracts synergistically exhibit antihyperglycemic, antihyperlipidemic, and renal protective effects in alloxan-induced diabetic rats

2016· article· en· W2510758772 sur OpenAlexvenueno aff
Prasanna Rajagopalan, Elbessoumy A. Ashraf, Essam A. Mahmoud

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMatricaria chamomillaAlloxanDiabetes mellitusLipid profilePharmacologyAtorvastatinInsulinChemistryApoptosisMedicineEndocrinologyTraditional medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bio-activities of separate Matricaria chamomilla (chamomile) and Origanum vulgare (oregano) are well studied; however, the combined effects of both natural products in animal diabetic models are not well characterized. In this study, alloxan-induced male albino rats were treated with single dose aqueous suspension of chamomile or oregano at dose level of either 150 or 300 mg/kg body mass or as equal parts as combination by stomach tube for 6 weeks. After treatment, blood samples were assessed for diabetic, renal, and lipid profiles. Insulin, amylase activity, and diabetic renal apoptosis were further evaluated. Treatment with higher dose of the extracts (300 mg/kg) as individual or as mixture of low doses (150 mg/kg of both the extracts) had significant mass gain, hypoglycemic effect (p ≤ 0.05) with decreased amylase activity and increased serum insulin levels. Restoration of renal profile, lipid profile with increase in HDL-c (p ≤ 0.05) along with reversal of pro-apoptotic Bax and anti-apoptotic Bcl-2 were well observed with 300 mg/kg mixture, showing synergistic activity of the extracts compared with individual low dose of 150 mg/kg. Collectively, our results indicate that combination of chamomile and oregano extracts will form a new class of drugs to treat diabetic complications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations53
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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