Human keratinocyte (HaCaT) stimulation and healing effect of the methanol fraction from the decoction from leaf from <i>Sideroxylon obtusifolium</i> (Roem. & Schult.) T.D. Penn on experimental burn wound model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The larger number of plants, with therapeutic potential, popularly used in Northeastern Brazil is due to their easy access and the great Brazilian biodiversity. Previously, was demonstrated that the methanol fraction from Sideroxylon obtusifolium (MFSOL) promoted an anti-inflammatory and healing activity in excisional wounds. Thus, this work aimed to investigate the healing effects of MFSOL on human keratinocytes cells (HaCaT) and experimental burn model injuries. HaCaT cells were used to investigate migration and proliferation of cell rates. Female Swiss mice were subjected to second-degree superficial burn protocol and divided into four treatment groups: Vehicle (cream-base), 1.0% Silver Sulfadiazine (Sulfa), and 0.5% or 1.0% MFSOL cream (CrMFSOL). Samples were collected for quantification of the inflammatory mediators and histological analyses after 3, 7 and 14 days on evaluation. As result, MFSOL (50 μg/ml) stimulated HaCaT cells by increasing proliferation and migration rates. Moreover, CrMFSOL 0.5% attenuated myeloperoxidase (MPO) activity and also stimulated the release of IL-1β and IL-10, after 3 days with treatment. CrMFSOL 0.5% enhanced wound contraction, promoted tissue remodeling improvement and highest collagen production after 7 days, and VEGF release after 14 days. Therefore, MFSOL evidenced the stimulation of human keratinocyte (HaCaT) cells and improvements on wound healing via inflammatory modulation on burn injuries.
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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 | 0,000 |
| 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 ».