Two different melatonin treatment regimens prevent an increase in kidney injury marker-1 induced by carbon tetrachloride in rat kidneys
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury is a frequent disorder that can be mimicked by the application of different nephrotoxic agents, including carbon tetrachloride (CCl4), where kidney injury marker-1 (KIM-1) has been recognized as a highly specific marker. Melatonin is one of the most powerful natural antioxidants and has numerous beneficial properties. We evaluated the nephroprotective potential of 2 melatonin treatment regimens (pre- and post-intoxication) in a CCl4-induced acute kidney injury model based on the standard serum parameters, kidney tissue antioxidative capacity, KIM-1 levels, and kidney tissue morphological changes. The two treatment regimens were found to preserve kidney function, as judged from the evaluated standard serum parameters. Only when administered after the intoxication, melatonin preserved total kidney antioxidant capacity; pre-treatment melatonin only preserved reduced glutathione levels. An increase in tissue KIM-1 level was found to be prevented by both treatment regimens, which correlated with the morphological changes seen in the kidney tissues of animals treated with melatonin and CCl4. The findings of our study are in agreement with the known actions of melatonin in relieving kidney tissue oxidative burden, but also contribute to the understanding of its action by preventing an increase in KIM-1.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».