Hepatoprotective influence of quercetin and ellagic acid on thioacetamide-induced hepatotoxicity in rats
Notice bibliographique
Résumé
Despite all the studies performed to date, therapy choices for liver injuries are very few. Therefore, the search for a new treatment that could safely and effectively block or reverse liver injuries remains a challenge. Quercetin (QR) and ellagic acid (EA) had potent antioxidant and anti-inflammatory activities. The current study aimed at evaluating the potential hepatoprotective influence of QR and EA against thioacetamide (TAA)-induced liver toxicity in rats and the underlying mechanism using silymarin as a reference drug. Fifty mature male rats were orally treated daily with EA and QR in separate groups for 45 consecutive days, and then were injected with TAA twice with 24 h intervals in the last 2 days of the experiment. Administration of TAA resulted in marked elevation of liver indices, alteration in oxidative stress parameters, and significant elevation in expression level of fibrosis-related genes (MMP9 and MMP2). Administration of QR and EA significantly attenuated the hepatic toxicity through reduction of liver biomarkers, improving the redox status of the tissue, as well as hampering the expression level of fibrosis-related genes. In this study, QR and EA were proved to attenuate the hepatotoxicity through their antioxidant, metal-chelating capacity, and anti-inflammatory effects.
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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) | 0,000 | 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 ».