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Enregistrement W2805263795 · doi:10.2298/abs180503023u

Beneficial effects of α-lipoic acid in diabetes- and drug- induced liver injury

2018· article· en· W2805263795 sur OpenAlexaff
Aleksandra Uskoković, Svetlana Dinić, Nevena Grdović, Jelena Arambašić Јovanović, Melita Vidaković, Goran Poznanović, Mirjana Mihailović

Notice bibliographique

RevueArchives of Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical Acid Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésOxidative stressDiabetes mellitusAntioxidantDrugPharmacologyLipoic acidMedicineToxicityLiver injuryBioinformaticsChemistryBiologyBiochemistryInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review summarizes the effects of ?-lipoic acid (LA) on liver damage and complications in diabetes and drug toxicity. LA is a naturally occurring dithiol compound that plays an essential role in mitochondrial metabolism in its protein-bound form. In contrast, free LA in supplements has diverse biological actions, and its antioxidant effect is its most studied and important activity. Due to its strong antioxidant potential, LA could have a promising role in the treatment of pathologies resulting from an imbalance in redox homeostasis. This includes diabetes, which produces deleterious effects on many organs, including the liver. In diabetes specifically, LA prevents ?-cell destruction, enhances glucose uptake, and its antioxidant effects may be particularly useful in slowing down the development of diabetic complications. Diabetesrelated liver damage is a serious complication in which oxidative stress is the main contributor to tissue injury. Oxidative stress is regarded as one of the main pathological mechanisms underlying liver pathologies provoked by other insults, such as drug toxicity, where LA could also be a useful agent in therapeutic intervention. However, before wider application of LA in a clinical setting, experimental and clinical research needs to be extended.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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