Beta-sitosterol upregulated paraoxonase-1 via peroxisome proliferator-activated receptor-γ in irradiated rats
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to evaluate the effect of beta-sitosterol (BS) on the peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPAR-γ) gene expression role in the activity of paraoxonase (PON-1) enzyme in oxidative stress status of irradiated rats. Animals were exposed to whole body γ-radiation single dose 6 Gy and received BS dose (40 mg·(kg body mass)−1·day −1, orally). In liver tissue, gene expression of PPAR-γ ligand was determined. Oxidative stress marker (malondialdehyde, MDA) and antioxidant enzyme activities (superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT), PON-1, and arylesterase (ARE)) were assayed in serum and liver tissue. Also, serum lipid profile (cholesterol, triglycerides (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c), and high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c)) was measured. In irradiated animals that received BS, expression of PPAR-γ ligand increase significantly associated with increase in PON-1 and ARE enzyme activities. Also, the activities of SOD, CAT enzymes, and HDL-c levels display elevation. By contrast, significant decrease in MDA content, cholesterol, TG, and LDL-c levels were revealed after BS administration. Our findings in this study provide the evidence that BS has radio-protective effect via regulating the gene expression of PPAR-γ, causing an increase in PON-1 and ARE enzyme activities. This action of BS is due to its free radical scavenging properties, antioxidant effect, lowering of cholesterol, and PPAR-γ agonist properties.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».