Caffeic acid phenethyl ester attenuates changes in pancreatic tissue damage biomarkers induced by cisplatin
Notice bibliographique
Résumé
Application of cisplatin (CP) for the treatment of different cancers is known to cause pancreatitis through an increase in reactive oxygen species production and promotion of inflammation. Caffeic acid phenethyl ester (CAPE), the main activity carrier of propolis extracts, was previously found to possess numerous beneficial properties. This study aims to determine for the first time the potential of CAPE in preventing CP-induced pancreatic tissue damage by studying the changes occurring on both biochemical and microscopic levels. The levels of serum α-amylase and a panel of pancreatic tissue biomarkers related to tissue injury (reduced glutathione, xanthine oxidase, malondialdehyde, and protein carbonylated concentration) and inflammation (myeloperoxidase, nitric oxide, and umor necrosis factor alpha) were studied in male Wistar rats treated with either CP alone or with CP and CAPE. Additionally, microscopic analysis of pancreatic tissue would be conducted as well. Application of CAPE together with CP statistically significantly prevented the disturbance in all here-studied pancreatic tissue damage and inflammation-related biomarkers. The changes in pancreas biochemical status was followed by morphological disturbance. The results of the present study suggest that CAPE could act as a protective agent in pancreatic damage that arises after CP application.
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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) | 0,000 | 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 ».