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Enregistrement W4378374084 · doi:10.1139/cjpp-2023-0078

Vitamins E and A increase the passing of the P-gp substrate ivermectin into the brain in mice

2023· article· en· W4378374084 sur OpenAlexvenueno aff
Bünyamin Traş, Kamil Üney, Tuğba Melike Parlak, Öznur Tufan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIvermectinSubstrate (aquarium)ChemistryPharmacologyBiologyEndocrinologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine the effect of administration of oral vitamins A and E at different doses on plasma and brain concentrations of ivermectin in mice. The study was carried out on 174 Swiss Albino male mice aged 8–10 weeks. After leaving six mice for method validation, the remaining mice were randomly divided into seven groups with equal numbers of animals. Mice received ivermectin (0.2 mg/kg, subcutaneous) alone and in combination with low (vitamin A: 4000 IU/kg; vitamin E: 35 mg/kg) and high (vitamin A: 30 000 IU/kg; vitamin E: 500 mg/kg) oral doses of vitamins A and E. The plasma and brain concentrations of ivermectin were measured using high-performance liquid chromatography-fluorescence detector. We determined that high doses of vitamins A and E and their combinations increased the passing ratio of ivermectin into the brain significantly. The high-dose vitamin E and the combination of high-concentration vitamins E and A significantly increased the plasma concentration of ivermectin ( P < 0.05). The high-dose vitamins E and A and their high-dose combination increased the brain concentration of ivermectin by 3, 2, and 2.7 times, respectively. This research is the first in vivo study to determine the interaction between P-gp substrates and vitamins E and A.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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