Euonymus alatus (Thunb.) Siebold leaf extract enhanced immunostimulatory effects in a cyclophosphamide-induced immunosuppressed rat model
Notice bibliographique
Résumé
Background: (Thunb.) Siebold (EA) is a medicinal plant used in some Asian countries to treat various diseases, including cancer, hyperglycemia, diabetes, urticaria, dysmenorrhea, and arthritis. Owing to the wide range of pharmacological applications of EA, various roles of EA are being studied. Objective: We evaluated the immune-enhancing effect of EA treatment in a cyclophosphamide (Cy)-induced immunosuppressed rat model. Design: studies, analysis of weekly body weight, spleen weight, immune cell count, cytokine levels, and spleen histological findings was performed following EA administration in Cy-induced immunocompromised rats. Results: EA significantly increased cell viability and phospho-nuclear factor-kappa B and phospho-extracellular signal-regulated kinase protein levels in the macrophages. EA significantly increased NK cell activity in splenocytes compared with the control group. In Cy-induced immunosuppressed rats, EA administration increased spleen tissue weight and the contents of leukocytes, lymphocytes, granulocytes, intermediate cells, and plasma cytokines (tumor necrosis factor-α and interferon-γ). In addition, improvement in the damaged spleen tissue was observed. Conclusions: These findings confirm that EA exerts an immune-enhancing effect, thereby suggesting its potential as an immunostimulatory agent or functional food.
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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) | 0,000 | 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 ».