Citral inhibits the nociception in the rat formalin test: effect of metformin and blockers of opioid receptor and the NO-cGMP-K<sup>+</sup> channel pathway
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to scrutinize the effect of nitric oxide (NO), cyclic GMP (cGMP), potassium channel blockers, and metformin on the citral-produced peripheral antinociception. The rat paw 1% formalin test was used to assess nociception and antinociception. Rats were treated with local peripheral administration of citral (10–100 µg/paw). The antinociception of citral (100 µg/paw) was evaluated with and without the local pretreatment of naloxone, NG-L-nitro-arginine methyl ester (L-NAME, a NO synthesis inhibitor), 1H-(1,2,4)-oxadiazolo(4,2-a)quinoxalin-1-one (ODQ, a soluble guanylyl cyclase inhibitor), metformin, opioid receptors antagonists, and K+ channel blockers. Injection of citral in the rat paw significantly decreased the nociceptive effect of formalin administration during the two phases of the test. Local pretreatment of the paws with L-NAME and ODQ did not reduced the citral-induced antinociception. Glipizide or glibenclamide (Kir6.1-2; ATP-sensitive K+ channel blockers), tetraethylammonium or 4-aminopyridine (KV; voltage-gated K+ channel blockers), charybdotoxin (KCa1.1; big conductance calcium-activated K+ channel blocker), apamin (KCa2.1-3; small conductance Ca2+-activated K+ channel antagonist), or metformin, but not the opioid antagonists, reduced the antinociception of citral. Citral produced peripheral antinociception during both phases of the formalin test. These effects were due to the activation of K+ channels and a biguanide-dependent mechanism.
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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) | 0,001 | 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 ».