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Enregistrement W4296047718 · doi:10.3389/fnut.2022.1003627

Antarctic krill (Euphausia superba) oil modulatory effects on ethanol-induced acute injury of the gastric mucosa in rats

2022· article· en· W4296047718 sur OpenAlexaff
Luqiang Huang, Wenxin Wu, Linshan Huang, Jiaze Zhong, Lei Chen, Meiying Wang, Huibin Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFujian Normal UniversityDepartment of Education, Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEicosapentaenoic acidMalondialdehydeSuperoxide dismutaseChemistryDocosahexaenoic acidNitric oxideOxidative stressAntioxidantMyeloperoxidasePharmacologyBiochemistryIn vivoFood scienceInternal medicineMedicineFatty acidPolyunsaturated fatty acidInflammationBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antarctic krill oil (KO) prepared using supercritical carbon dioxide extraction and characterized using gas chromatography-mass spectrometry was used to investigate its preventive effect on ethanol-induced gastric tissue damage in a rat model in vivo . KO characterization showed that 74.96% of the unsaturated fatty acids consist of oleic acid, eicosapentaenoic acid (EPA), and docosahexaenoic acid (DHA). Rats pre-treated with KO (100, 200, and 500 mg/kg) showed mitigated oxidative stress through enhanced antioxidant enzyme superoxide dismutase (SOD) and reducing enzymes malondialdehyde (MDA) and myeloperoxidase (MPO) in gastric mucosal injury induced by ethanol. Additionally, the secretion of pro-inflammatory cytokines (TNF-α, IL-6, and IL-1β), the expression of the IκBα/NF-κB signaling pathway, and nitric oxide (NO) production was suppressed. The results also demonstrated a significant decrease in histological injury and hemorrhage scores in a dose-dependent manner in the KO range. Therefore, KO has potential as a food supplement to alleviate ethanol-induced acute gastric mucosal injury.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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