Anti‐Inflammatory and Antioxidant Properties of Black Mulberry (<i>Morus nigra</i> L.) in a Model of LPS‐Induced Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is a complex disease and is the cause of many deaths worldwide. Sepsis pathogenesis involves a dysregulated inflammatory response with consequent production of inflammatory mediators and reactive species. The production and excessive release of these substances into the systemic circulation trigger various cellular and metabolic alterations that are observed during the disease evolution. Thus, more studies have been carried out to investigate the therapeutic potential of plants such as Morus nigra L., popularly known as black mulberry. Studies have shown that plants belonging to the Morus genus are rich in secondary metabolites such as flavonoids which are associated with important biological activities as antioxidant and anti‐inflammatory actions. Based on this context, the objective of our study was to evaluate the anti‐inflammatory and antioxidant properties of Morus nigra L. in a sepsis model induced by LPS. Male C57BL/6 mice were distributed in four groups: control, sepsis, sepsis treated with leaf extract of mulberry, and sepsis treated with mulberry pulp. The animals were treated with 100 μL of their respective treatments for twenty‐one days. Sepsis was induced at the 21st day with lipopolysaccharide (LPS) by intraperitoneal injection. The animals were euthanized 24 hours after receiving the LPS injection. The data obtained were analyzed in GraphPad Prism 6.0 software. Our results showed that treatment with either extract significantly decreased the number of leukocytes in the bronchoalveolar lavage fluid and serum levels of TNF in septic animals. Regarding the redox status, the treatments significantly decreased the antioxidant activity of the enzyme glutathione peroxidase. Regarding metalloproteinase type 2, it was observed that the treatment with black mulberry pulp was able to significantly reduce the activity of this enzyme concerning the sepsis group. Finally, these results together promoted an increase in the animal’s survival that received the black mulberry leaf or pulp extract.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».