Notice bibliographique
Résumé
Jasminum grandiflorum L. (JG) is a medicinal plant containing many bioactive ingredients. Herein, we analyzed the effects of four different extracts and two compounds of JG on acute liver injury caused by carbon tetrachloride (CCl<sub>4</sub>) and underlying molecular mechanisms. 7 weeks old C57BL/6 male mice were used to establish a liver injury model by injecting with 1% CCl<sub>4</sub>, 10 mL/kg ip. Four different extracts and two compounds of JG were given to mice by gavage for 3 days. Clinical and histological chemistry assays were performed to assess liver injury. Moreover, hepatic oxidative stress and inflammation related markers were determined by immunohistochemistry and western blotting. As a result, JG extracts and two functional components showed different degree of protect effects against CCl<sub>4</sub>-induced liver injury by the decrease of elevated serum transaminases and liver index, and the attenuation of histopathological changes in mice, among which JG extracted with petroleum ether (PET) had the most significant effect. In addition, PET remarkably alleviated hepatic oxidative stress and inflammation. Further studies revealed that PET significantly inhibited the TNF-α expression, signal pathway expression, NF-κB p65 and inflammatory factors IL-1β and IL-6 expression in CCl<sub>4</sub>-induced liver injury mice. Nevertheless, hydroxytyrosol (HT) alleviated liver injury by reducing oxidative stress. Apart from PET extract, other extracts of JG can inhibit cytochrome CYP2E1 expression to protect liver tissue. These findings suggest that the extracts and its components of JG possesses the potential protective effects against CCl<sub>4</sub>-induced liver injury in mice by exerting antioxidative stress and anti-inflammation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,016 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».