Effects of Quercetin and Omega-3 Combination on Nuclear Factor Kappa B (NFκB) Expression Level in Pancreatic Tissue of Rats with Type-2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyperglycemia increases nuclear factor kappa B (NFκB) expression and promotes cellular injury. Quercetin and omega-3 are expected to regulate NFκB expression. This study aims to measure the effect of combination therapy with quercetin and omega-3 in lowering the expression of NFκB in the pancreatic tissue of rats with type-2 DM as compared to those treated with monotherapy with either agent. Methods: This experimental study involved the use of a paraffin block of pancreatic tissue from 24 male Wistar rats aged 3 months, weighing between 250 g and 350 g. All rats underwent induction of type-2 DM and were divided into 4 groups: K1 (treated daily with placebo), K2 (treated with quercetin at 20 mg·kgBW-1·d-1), K3 (treated with omega-3 at 100 mg·kgBW-1·d-1), and K4 (treated with quercetin at 20 mg·kgBW-1·d-1 and omega-3 at 100 mg·kgBW-1·d-1). Treatments were administered orally for four weeks. Once the treatment was completed, samples of pancreatic tissue were collected for the measurement of the percentage of NFκB expression using immunohistochemical (IHC) staining. Results:The average level of NFκB expression in the pancreatic nuclei of DM rats treated with the combination of omega-3 and quercetin was significantly lower than that of those treated with placebo, quercetin only, or omega-3 only (p < 0.05). Conclusion: The combination of quercetin at 20 mg·kgBW-1·d-1 and omega-3 at 100 mg·kgBW-1·d-1 is significantly more effective in lowering the percentage of NFκB in pancreatic nuclei than monotherapy with either agent.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».