Effects of Ginkgo Biloba Extract on A53T α-Synuclein Transgenic Mouse Models of Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a degenerative disorder of the central nervous system mainly affecting the motor system. Presently, there is no effective and safe drug to treat patients with PD. Ginkgo biloba extract (GBE), obtained from leaves of the Ginkgo biloba tree, is a complex mixture of ingredients primarily containing two active components: flavonoids and terpenoids. In this study, we investigated the effects of GBE on A53T α-synuclein transgenic mice, a PD model that has better simulated the progression of PD patients than other models such as the 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6 tetrahydropyridine-induced PD model. METHODS: Fifty α-synuclein A53T transgenic mice were fed and treated with GBE, and locomotor activity was detected by pole test, forced swim test, and wire-hang test. The expression of tyrosine hydroxylase and dopamine transporters was detected using immunohistochemistry. Superoxide dismutase activity, glutathione peroxidase activity, and malondialdehyde expression were detected using an assay kit. RESULTS: Our results show that GBE treatment improved locomotor activity and that superoxide dismutase and glutathione peroxidase inhibited the expression of methane dicarboxylic aldehyde and recovered the expression of tyrosine hydroxylase and dopamine transporters. CONCLUSIONS: The GBE treatment improved locomotor activity and inhibited the development of PD in the A53T α-synuclein transgenic mice, which may be partly responsible for decreased oxidative damage and maintain the normal dopamine homeostasis.
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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 | 0,001 | 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 ».