Antihistaminic effects of Azadirachta indica leaves in laboratory animals
Notice bibliographique
Résumé
Azadirachta indica (Meliaceae) leaves have been traditionally used in the management of asthma and the current study was undertaken to scientifically validate the benefits of plant as an antihistaminic agent using the suitable animal model. The agents with antihistaminic properties are known to be good antiasthmatic agents; hence, in the current research work, the antihistaminic activity of an ethanolic extract of Azadirachta indica leaves (at a dose of 250 mg/kg, i.p.) was evaluated using haloperidol-induced catalepsy and clonidine-induced catalepsy in laboratory rats. The results showed that the ethanolic extract inhibits the catalepsy induced by the clonidine but no remarkable effect was observed on the catalepsy induced by haloperidol. This strongly suggests that, the inhibition is mediated through an antihistaminic action and there is no role of dopamine. Hence, in the present study, it is concluded that, the ethanolic extract has significant antihistaminic activity. The polar constituents in the ethanolic extract of leaves of Azadirachta indica may be responsible for the antihistaminic effects and therefore, the ethanolic leaves extract can be a better remedy as an antihistaminic agent.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».