Ameliorative effects of aspirin against lipopolysaccharide-induced preeclampsia-like symptoms in rats by inhibiting the pro-inflammatory pathway
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia is an inflammatory disease and has connection with increased pro-inflammatory cytokines. Aspirin reduces the incidence of preeclampsia complications. However, the effects of aspirin on lipopolysaccharide-induced preeclampsia-like symptoms in rats have not been reported and the underlying molecular mechanism has not been illuminated. Hence, we investigated the anti-inflammatory effects of aspirin on lipopolysaccharide-induced preeclampsia-like phenotypes in pregnant rats and elucidated the potential molecular mechanism. Preeclampsia-like phenotypes were induced by tail vein injection of lipopolysaccharide (1 μg/kg) on gestational day 14. Aspirin (2 mg/kg per day) were administered from gestational day 14 to 19. Clinical phenotypes were recorded. Placenta tissues and serum were obtained to measure inflammatory cytokines levels using ELISA kit on gestational day 20. The mRNA expressions of IL-6, IL-1β, and MCP-1 were measured by real-time PCR. Protein expressions including TLR4, MyD88, NF-κBp65, and TLR2 were determined by Western blot analysis in the rat placentas of each group. Aspirin obviously assuaged lipopolysaccharide-induced preeclampsia-like phenotypes in pregnant rats. Aspirin treatment significantly decreased the levels of pro-inflammatory cytokines in serum and placenta tissues of preeclampsia rats. Aspirin also obviously downregulated the mRNA expressions of IL-6, IL-1β, and MCP-1 and assuaged the activation of TLR4, MyD88, NF-κBp65, and TLR2 in the placental tissue. Our results indicated that aspirin could assuage preeclampsia-like phenotypes, and this improvement effect is possibly the result of the suppression of pro-inflammatory cytokines via the TLR4, MyD88, NF-κBp65, and TLR2 signaling pathway.
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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 | 0,000 | 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 ».