Protective effects of essential oil of <i>Citrus limon</i> against aspirin-induced toxicity in IEC-6 cells
Notice bibliographique
Résumé
Aspirin, one of the widely used nonsteroidal anti-inflammatory drugs, is the most highly consumed pharmaceutical product in the world. However, it has several side effects in cells. This study was designed to investigate the antioxidative activity and cytoprotective effects of essential oil of Citrus limon (EOC) extracted from leaves against aspirin-induced damages in the rat small intestine epithelial cells (IEC-6). Biochemical indicators were used to assess cytotoxicity and oxidative damages caused by aspirin treatment on IEC-6. Our results showed that the chemical characterization of EOC identified 25 compounds representing 98.19% of the total oil. The major compounds from this oil were z-citral (53.21%), neryl acetate (13.06%), geranyl acetate (10.33%), and limonene (4.23%). Aspirin induced a decrease in cell viability as well as an increase in superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT) activities. Contrariwise, the co-exposure of cells to aspirin and EOC alleviated every above syndrome by an increase in cell survival and decrease in SOD and CAT activities. In conclusion, the essential oil of C. limon has a potent cytoprotective effect against aspirin-induced toxicity in IEC-6 cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».