Neuroprotective Effects of Ginsenoside Rf on Amyloid-β-Induced Neurotoxicity <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease characterized by the deposition of amyloid-β peptides (Aβ). Aβ accumulation leads to the formation of neurofibrillary tangles, inflammation, axonal injury, synapse loss, and neuronal apoptosis. Thus, reducing Aβ levels should exert a neuroprotective effect against AD. Ginsenoside Rf, an extract from Panax notoginseng, has potent anti-fatigue, anti-nociception, anti-oxidation, and anti-inflammation properties. However, it is unclear whether ginsenoside Rf is effective in the treatment of AD. Here, we reported that ginsenoside Rf could significantly attenuate Aβ-induced apoptosis in N2A cells, as reflected by a dramatic increase in mitochondrial membrane potential and decrease in Ca2 + concentration, reactive oxygen species, and active caspase-3 expression. Meanwhile, ginsenoside Rf could alleviate the Aβ-induced inflammation reaction, such as the decrease of interferon-gamma (IFN-γ) and active caspase-1 expression and the increase of interleukin-13. Furthermore, we also found that Rf is able to accelerate Aβ clearance and subsequently reduces Aβ level in N2A cells stably transfected with human Swedish mutant APP695 (N2A-APP). More importantly, daily Rf treatment (20 mg/kg, i.p.) throughout the experiment dramatically improved spatial learning and memory in Aβ42-induced mouse model of AD. Taken together, these results indicate that ginsenoside Rf may decrease Aβ-induced neurotoxicity and memory decline via anti-inflammatory response during AD development, suggesting that Rf may be a potential therapeutic agent for treating AD.
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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 | 0,000 | 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 ».