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Enregistrement W3184501995 · doi:10.9734/bpi/hmms/v17/2795f

Investigating the Effects of Oxidative Stress Prevention Using DNA Aptamer (Aptamin C®) in Keratinocyte

2021· book-chapter· en· W3184501995 sur OpenAlexaff
Sooho Choi, Yoon-Jeong Hwang, Tae‐Jun Kim, Jeong Hoon Kim

Notice bibliographique

RevueBook Publisher International (a part of SCIENCEDOMAIN International) · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressAntioxidantVitamin CReactive oxygen speciesChemistryRadicalBiochemistryVitamin EOxidative phosphorylationAscorbic acidDNA damageIn vitroPharmacologyDNABiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative stress is one of the leading causes of various diseases. Oxidative stress conditions occur when reactive oxygen species (ROS) levels exceed cell defense mechanisms. Antioxidants are effective against ROS, a major factor in oxidative stress. Antioxidants play important roles in our body by scavenging free radicals, thereby preventing them from damaging biological molecules. Vitamin C is essential for various physiological functions such as the synthesis of collagen and neurotransmitters, and it is a major antioxidant. Although vitamin C is widely used in cosmetic and therapeutic products, it easily undergoes oxidation by air, pH, temperature, and UV light, thereby decreasing its potency as an antioxidant and reducing the shelf-life of products containing vitamin C. To overcome this drawback, we developed Aptamin C®, an innovative single-strand DNA aptamer that maximizes the antioxidant efficacy of vitamin C by binding to its reduced form and delaying its oxidation. To investigate the effect of Aptamin C® and vitamin C complex on human skin, we performed both in vitro and clinical tests. We observed that the Aptamin C® and vitamin C complex had effective ROS-scavenging and anti-inflammatory effects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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