Vulgarin, a Sesquiterpene Lactone from Artemisia judaica, Improves the Antidiabetic Effectiveness of Glibenclamide in Streptozotocin-Induced Diabetic Rats via Modulation of PEPCK and G6Pase Genes Expression
Notice bibliographique
Résumé
), on the antidiabetic potential of glibenclamide (GLB) using streptozotocin (STZ) to induce diabetes. Seven groups of rats were used in the study; the first group received the vehicle and served as normal control. The diabetic rats of the second to the fifth groups were treated with the vehicle (negative control), GLB at 5 mg/kg (positive control), VGN at 10 mg/kg (VGN-10) and VGN at 20 mg/kg (VGN-20), respectively. The diabetic rats of the sixth and seventh groups were administered combinations of GLB plus VGN-10 and GLB plus VGN-20, respectively. The diabetic rats treated with GLB plus VGN-20 combination showed marked improvement in the fasting blood glucose (FBG), insulin and glycated hemoglobin (HbA1c), as well as the lipid profile, compared with those treated with GLB alone. Further, the pancreatic tissues of the diabetic rats that received the GLB+VGN-20 combination showed superior improvements in lipid peroxidation and antioxidant parameters than those of GLB monotherapy. The insulin content of the β-cells was restored in all treatments, while the levels of glucagon and somatostatin of the α- and δ-endocrine cells were reduced in the pancreatic islets. In addition, the concurrent administration of GLB+VGN-20 was the most effective in restoring PEPCK and G6Pase mRNA expression in the liver. In conclusion, the results demonstrated that the GLB+VGN-20 combination led to greater glycemic improvement in diabetic rats compared with GLB monotherapy through its antioxidant effect and capability to modulate PEPCK and G6Pase gene expression in their livers.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».