Melatonin Act as an Antidepressant via Attenuation of Neuroinflammation by Targeting Sirt1/Nrf2/HO-1 Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Physical or psychological stress can cause an immunologic imbalance that disturbs the central nervous system followed by neuroinflammation. The association between inflammation and depression has been widely studied in recent years, though the molecular mechanism is still largely unknown. Thus, targeting the signaling pathways that link stress to neuroinflammation might be a useful strategy against depression. The current study investigated the protective effect of melatonin against lipopolysaccharide (LPS)-induced neuroinflammation and depression. Our results showed that LPS treatment significantly induced depressive-like behavior in mice. Moreover, LPS-treatment enhanced oxidative stress, pro-inflammatory cytokines including TNFα, IL-6, and IL-1β, NF-κB phosphorylation, and glial cell activation markers including GFAP and Iba-1 in the brain of mice. Melatonin treatment significantly abolished the effect of LPS, as indicated by improved depressive-like behaviors, reduced cytokines level, reduced oxidative stress, and normalized LPS-altered Sirt1, Nrf2, and HO-1 expression. However, the melatonin protective effects were reduced after luzindole administration. Collectively, it is concluded that melatonin receptor-dependently protects against LPS-induced depressive-like behaviors via counteracting LPS-induced neuroinflammation.
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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) | 0,001 | 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 ».