β-Carotene Increases Activity of Cytochrome P450 2E1 during Ethanol Consumption
Notice bibliographique
Résumé
One of the key routes through which ethanol induces oxidative stress appears to be the activation of cytochrome P450 2E1 at different levels of ethanol intake. Our aim was to determine if oral β-carotene intake had an antioxidant effect on CYP2E1 gene expression in mice that had previously consumed ethanol. C57BL/6 mice were used and distributed into: control (C), low-dose alcohol (LA), moderate-dose alcohol (MA), β-carotene (B), low-dose alcohol+β-carotene (LA + B), and moderate-dose alcohol+β-carotene (MA + B). Animals were euthanized at the end of the experiment, and liver tissue was taken from each one. CYP2E1 was measured using qPCR to detect liver damage. The relative expression level of each RNA was estimated using the comparative threshold cycle (Ct) technique (2−ΔΔCT method) by averaging the Ct values from three replicates. The LA+B (2267 ± 0.707) and MA+B (2.307 ± 0.384) groups had the highest CYP2E1 fold change values. On the other hand, the C (1.053 ± 0.292) and LA (1.240 ± 0.163) groups had the lowest levels. These results suggest that ethanol feeding produced a fold increase in CYP2E1 protein in mice as compared to the control group. Increased CYP2E1 activity was found to support the hypothesis that β-carotene might be dangerous during ethanol exposure in animal models. Our findings imply that β-carotene can increase the hepatic damage caused by low and high doses of alcohol. Therefore, the quantity of alcohol ingested, the exposure period, the regulatory mechanisms of alcoholic liver damage, and the signaling pathways involved in the consumption of both alcohol and antioxidant must all be considered.
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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 | 0,001 |
| 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 ».