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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 tête enseignante, 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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