A Green Approach for the Biosynthesis of Gold Nanoparticles Using Cuminum cyminum L. Seed and Its Application for Pain Management in Rats
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the antinociceptive effect of cumin and its biosynthesized gold nanoparticles (AuNPs).Cumin extract (E) and cumin-AuNPs (GN) were prepared and administered intraperitoneally at the concentrations of 200, 500, and 1000 mg/ml to 27 male rats. Ultraviolet-visible spectroscopy and atomic force microscopy were applied for AuNPs synthesis confirmation. The nociceptive behavior was assessed, and IL-6 serum levels were measured.Cumin-AuNPs showed a peak absorption of 515 nm, and a size of about 40 nm. Three different concentrations of extract had no significant effect on acute and chronic nociceptive behavior. GN + E200 (46.00 ± 10.59) showed a significant acute anti-nociceptive effect compared to the control (98.66 ± 4.91; p = 0.029) and SS300 (98.33 ± 20.30; p = 0.029) groups. Also, GN + E500 (42.00 ± 11.84) significantly reduced acute nociceptive behavior compared to the control (98.66 ± 4.91; p = 0.019), SS300 (98.33 ± 20.30; p = 0.020), and GN + E1000 (91.00 ± 26.00; p = 0.040) groups. IL-6 serum levels reduced significantly in GN + E500 (24.65 ± 10.38; p = 0.002) and SS300 (33.08 ± 1.68; p = 0.039) compared to the controls (46.24 ± 3.02). Chronic nociceptive behavior was significantly lower in the SS300 (255.33 ± 26.30) compared to E200 (477.00 ± 47.29; p = 0.021), E500 (496.25 ± 46.29; p = 0.013), and GN + E500 (437.00 ± 118.03; p = 0.032) groups.Our findings suggest the potential effects of cumin-AuNPs on formalin-induced nociceptive behavior, which is independent of IL-6serum levels.
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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 | 0,000 |
| 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 ».