Estimation of ellagic acid and/or repaglinide effects on insulin signaling, oxidative stress, and inflammatory mediators of liver, pancreas, adipose tissue, and brain in insulin resistant/type 2 diabetic rats
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Even though ellagic acid has previously been valued in many models of cancer, so far its full mechanistic effect as a natural antiapoptotic agent in the prevention of type 2 diabetes complications has not been completely elucidated, which was the goal of this study. We fed albino rats a high-fat fructose diet (HFFD) for 2 months to induce insulin resistance/type 2 diabetes and then treated the rats with ellagic acid (10 mg/kg body weight, orally) and/or repaglinide (0.5 mg/kg body weight, orally) for 2 weeks. At the serum level, ellagic acid challenged the consequences of HFFD, significantly improving the glucose/insulin balance, liver enzymes, lipid profile, inflammatory cytokines, redox level, adipokines, ammonia, and manganese. At the tissue level (liver, pancreas, adipose tissue, and brain), ellagic acid significantly enhanced insulin signaling, autophosphorylation, adiponectin receptors, glucose transporters, inflammatory mediators, and apoptotic markers. Remarkably, combined treatment with both ellagic acid and repaglinide had a more pronounced effect than treatment with either alone. These outcomes give new insight into the promising molecular mechanisms by which ellagic acid modulates numerous factors induced in the progression of diabetes.
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.
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle