Evaluation of the Antidepressant Activity of Beta vulgaris Alone and in Combination with Fluoxetine in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Beta vulgaris (BV) possesses strong antioxidant and anti-inflammatory properties that may play a vital role in mitigating mental disorders like depression. The present study was designed to evaluate the antidepressant effects of aqueous and methanolic extracts of BV using standardised mouse models of depression. Methodology: The extracts were analysed for phytochemical ingredients and in vitro experiments were done to determine antioxidant properties of BV extracts. After preliminary dose range finding studies for any adverse effects, the antidepressant activities of aqueous and methanolic extracts of BV were evaluated in mouse models of depression. Animals were randomly divided into 8 groups (6 animals per group): Group 1 and 2 served as vehicle control and fluoxetine (20 mg kgG 1 ) standard control, respectively. Groups 3 and 4 were given aqueous extract of BV orally at doses of 100 and 200 mg kgG 1 dayG 1 , respectively. Groups 5 and 6, received methanolic extract of BV at doses of 200 and 400 mg kgG 1 dayG 1 , respectively. Groups 7 and 8 received 200 and 400 mg kgG 1 dayG 1 methanolic extract of BV, respectively, +10 mg kgG 1 dayG 1 dose of fluoxetine. Following 14 days daily dosing, all animals were tested using behavioural tests of depression on day 15th using Forced Swim Test (FST), Tail Suspension Test (TST) and Locomotor Activity Test (LAT). Results: In comparison with the control groups 1 and 2, marked changes were observed in all parameters in extract-dosed mice. Especially, significant antidepressant effects were found in mice given simultaneously combined doses of 200 or 400 mg kgG 1 dayG 1 of BV methanolic extract+10 mg kgG 1 dayG 1 fluoxetine, suggesting an additive serotonergic effect. Conclusion: Overall, the findings suggest that Beta vulgaris has a potential for developing an alternative plant-derived antidepressant therapy.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».