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Enregistrement W2724825600 · doi:10.1139/cjpp-2017-0135

Beneficial effects of rosmarinic acid against alcohol-induced hepatotoxicity in rats

2017· article· en· W2724825600 sur OpenAlexvenueno aff
Parisa Hasanein, Rosa Seifi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntioxidantLipid peroxidationSuperoxide dismutaseEthanolChemistryGlutathioneCatalaseAlcoholic liver diseaseRosmarinic acidLiver injuryPharmacologyAlcoholInternal medicineBiochemistryEndocrinologyMedicineEnzymeCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol is a severe hepatotoxicant that causes a variety of liver disorders. Rosmarinic acid (RA), a natural phenol, shows some biological activities, including antioxidant and anti-inflammatory effects. We investigated the effects of RA (10 mg/kg) against ethanol-induced oxidative damage and hepatotoxicity in rats. Animals received ethanol (4 g/kg, i.g.) and (or) RA (10 mg/kg, i.g.) daily for 4 weeks. At the end of the treatment period, rats were weighed and use for biochemical, molecular, and histopathological examinations. Ethanol increased hepatic lipid peroxidation (P < 0.001) and decreased hepatic levels of reduced glutathione (P < 0.01), catalase (P < 0.05), and superoxide dismutase (P < 0.001) compared with control group. RA prevented the prooxidant and antioxidant imbalance induced by ethanol in liver. Furthermore, RA ameliorated the increased liver mass, serum levels of ALT, AST, LDH, TNF-α, and IL-6 in ethanol group. Necrosis and infiltration of inflammatory cells in liver parenchyma were attenuated by RA treatment. Our findings showed that RA prevents ethanol-induced oxidant/antioxidant imbalance and liver injury in an experimental model of ethanol-induced hepatotoxicity. Therefore, RA may be a good candidate to protect against ethanol-induced hepatotoxicity; this deserves consideration and further examination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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