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Enregistrement W2810407254 · doi:10.1039/c8fo00767e

Manufacture and characterization of anti-inflammatory liposomes from jumbo flying squid (<i>Dosidicus gigas</i>) skin phospholipid extraction

2018· article· en· W2810407254 sur OpenAlexaff
Yi-Feng Kao, Yi‐Hsieng Samuel Wu, Chung‐Hsi Chou, Shih‐Guei Fu, Chengwei Liu, Huey‐Jine Chai, Yi‐Chen Chen

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensGrieg Seafood (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanCouncil of Agriculture
Mots-clésPhospholipidInflammationSquidLiposomeExtraction (chemistry)ChemistryAnti-inflammatoryBiochemistryFisheryBiologyChromatographyPharmacologyImmunologyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The anti-inflammation properties of marine phospholipids enriched with n-3 fatty acids contribute to anti-inflammatory and inflammation-resolving mediators. Functional squid-skin (SQ) liposomes were manufactured from squid-skin phospholipids, and their anti-inflammatory effects were investigated. SQ liposomes included phosphatidylinositol (PI), phosphatidylserine (PS), phosphatidylethanolamine (PE), phosphatidylcholine (PC), and lysophosphatidylcholine (Lyso-PC), and had an approximate diameter of 100 mm. When RAW264.7 cells were treated with the SQ liposome, no (p > 0.05) cytotoxicity was observed below a concentration of 7.5 mg mL-1. An SQ-liposome pretreatment of lipopolysaccharide (LPS)-induced RAW 264.7 cells showed decreased (p < 0.05) prostaglandin E2 (PGE2), nitric oxide (NO), interleukin-1beta (IL-1β), IL-6, and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α). The engulfment of SQ liposomes by the RAW264.7 cells resulted in lower (p < 0.05) LPS-induced intracellular levels of reactive oxygen species. Furthermore, an SQ-liposome administration ameliorated (p < 0.05) carrageenan-induced paw edema in mice. SQ liposomes may act via apoptotic mimicry to elicit the resolution of inflammation and prevent chronic inflammation-related diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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