<i>Dioscorea zingiberensis</i> ameliorates diabetic nephropathy by inhibiting NLRP3 inflammasome and curbing the expression of p66Shc in high-fat diet/streptozotocin-induced diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diabetic nephropathy (DN) is a severe diabetic complication. Dioscorea zingiberensis (DZ) possesses excellent pharmacological properties with lower toxicity. The purpose of this study was to investigate the efficacy and mechanism of DZ in DN. METHODS: DN was established by the high-fat diet combining intraperitoneal injection of streptozotocin in mice. The DZ (125 and 250 mg/kg/day) were intragastrical administered for 8 consecutive weeks. After treatment, blood, urine and kidney tissue were collected for biological detection, renal morphology, fibrosis and molecular mechanism research, respectively. KEY FINDINGS: This study has shown that DZ significantly ameliorated kidney hypertrophy, renal structural damage and abnormal function of the kidney indicators (creatinine, urinary protein and blood urea nitrogen). Further molecular mechanism data suggested that the NLRP3/Cleaved-caspase-1 signal pathway was remarkably activated in DN, and DZ treatment reversed these changes, which indicated that it effectively attenuated inflammatory response caused by hyperglycaemia. In addition, DN inhibits hyperglycaemia-induced activation of oxidative stress by suppressing the expression of p66Shc proteins. CONCLUSIONS: DZ could efficiently suppress oxidative stress and inflammatory responses to postpone the development of DN, and its mechanism might be related to inhibition of NLRP3 and p66Shc activities. Thus, DZ could be developed into a new therapeutic agent for DN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».