Anti-Fine Dust Effect of Fucoidan Extracted from Ecklonia maxima Leaves in Macrophages via Inhibiting Inflammatory Signaling Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Brown seaweeds contain fucoidan, which has numerous biological activities. Here, the anti-fine-dust activity of fucoidan extracted from Ecklonia maxima, an abundant brown seaweed from South Africa, was explored. Fourier transmittance infrared spectroscopy, high-performance anion-exchange chromatography with pulsed amperometric detection analysis of the monosaccharide content, and nuclear magnetic resonance were used for the structural characterization of the polysaccharides. The toll-like receptor (TLR)-mediated nuclear factor kappa B (NF-κB) and mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathways were evaluated. The results revealed that E. maxima purified leaf fucoidan fraction 7 (EMLF7), which contained the highest sulfate content, showed the best anti-inflammatory activity by attenuating the TLR-mediated NF-κB/MAPK protein expressions in the particulate matter-stimulated cells. This was solidified by the successful reduction of Prostaglandin E2, NO, and pro-inflammatory cytokines, such as TNF-α, IL-6, and IL-1β. The current findings confirm the anti-inflammatory activity of EMLF7, as well as the potential use of E. maxima as a low-cost fucoidan source due to its abundance. This suggests its further application as a functional ingredient in consumer products.
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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 ».