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Enregistrement W4318192359 · doi:10.3389/fphar.2023.1108518

Network pharmacology and experimental study of phenolic acids in salvia miltiorrhiza bung in preventing ischemic stroke

2023· article· en· W4318192359 sur OpenAlexaff
Chengdi Liu, Lida Du, Sen Zhang, Haigang Wang, Linglei Kong, Guanhua Du

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBeijing Friendship Hospital, Capital Medical UniversityCapital Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSalvia miltiorrhizaStroke (engine)Ischemic strokeMedicinePharmacologyThrombusTraditional medicineTraditional Chinese medicineIschemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, the preventive effect of ischemic stroke is not ideal, and the preventive drugs are limited. Danshen, the dried root of Salvia miltiorrhiza Bge, is a common medicinal herb in Traditional Chinese Medicine, which has been used for the treatment of cardiovascular diseases for many years. Phenolic Acids extracted from danshen, which showed multiple biological activities, have been developed as an injection for the treatment of ischemic stroke. However, its preventive effect on ischemic stroke has not been fully reported. The current study aimed to identify the potential active phenolic acids for the prevention of ischemic stroke and explore its mechanism using network pharmacology and experimental analyses. The targets of phenolic acids and ischemic stroke were obtained from public databases. Network pharmacology predicted that 35 kinds of phenolic acids had 201 core targets with ischemic stroke. The core prevention targets of ischemic stroke include IL-6, AKT1, VEGFA, etc. The signaling pathways involved in core targets include AGE-RAGE signaling pathway, HIF-1 signaling pathway, and cAMP signaling pathways, etc. Then, the antiplatelet effect of phenolic acids was screened by in vitro antiplatelet experiment. Our results showed that phenolic acids have a good inhibitory effect on ADP-induced platelet aggregation and salvianolic acid A had a good antiplatelet effect. We further demonstrated that SAA preventive administration reduced neurobehavioral scores, decreased infarct size, and protected tight junction proteins in autologous thrombus stroke model. These studies not only shed light on the potential mechanisms of phenolic acids active components on ischemic stroke, but also provided theoretical and experimental information for the development of new medicines from Danshen for the prevention of ischemic stroke. In addition, our results suggest that SAA has the potential to be a candidate for ischemic stroke prevention drug.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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