The effect of folic acid administration on cardiac tissue matrix metalloproteinase activity and hepatorenal biomarkers in diabetic rats
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is a metabolic disorder that causes severe complications. Thus, the aims of this study were to investigate the influence of DM and folic acid treatment on liver and renal biomarkers, and heart remodeling through evaluation of cardiac matrix metalloproteinase (MMP) activity. There were 4 groups: control (physiological saline 1 mL/kg, i.p., 28 days), DM (streptozotocin [STZ] 100 mg/kg in physiological saline, i.p., 1 day), folic acid (FA; 5 mg/kg, i.p., 28 days), and DM+FA (STZ 100 mg/kg, i.p., 1 day and folic acid 5 mg/kg, i.p., 28 days). Our results demonstrated increased aminotransferase and alkaline phosphatase activity, urea and creatinine concentration, and decreased albumin and fibrinogen concentration in the DM group. MMP-2 relative activity was elevated in the DM and FA groups; MMP-9 was decreased in the DM and increased in the FA group. The folic acid treatment of diabetic rats did not change aminotransferase activity; it alleviated the increase in alkaline phosphatase and the decrease in albumin and fibrinogen concentration, and reduced MMP-2 activity; however, it increased urea and creatinine concentration. In conclusion, folic acid treatment of diabetic rats has cardio- and hepato-protective effects. However, its dosing should be carefully considered because of possible renal damage.
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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 | 0,001 | 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 ».