The protective effects of silymarin nanoemulsion on 5-fluorouracil-induced gastrointestinal toxicity in rats
Notice bibliographique
Résumé
5-Fluorouracil (5FUra) is the third most popular chemotherapeutic component employed to treat solid tumors. In the present study, we aimed to appraise the silymarin (SM) and silymarin nanoemulsion (SMN) effect on 5FUra-induced gastrointestinal toxicity in adult male rats. A total of 30 male Wistar rats were divided into 6 groups including the control (Crl) group, and groups treated with SMN (5 mg.kg-1), SM (5 mg.kg-1), 5FUra+SMN (5 mg.kg-1), and 5FUra+SM (5 mg.kg-1) by IP injection for 14 days. And gastrointestinal toxicity was induced by a single intraperitoneal (IP) injection of 5FUra (100 mg.kg-1) for the last group in the study. Treating rats with SM and SMN diminished elevating malondialdehyde (MDA) levels, and improved total antioxidant capacity (TAC) levels. Also, the intensity of mRNA expression of interleukin-2 (IL-2) and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) caused by 5FUra in the gastrointestinal tissue tract, and macroscopic oral ulcerations decreased, ass well as weight loss was prevented, particularly in the SMN group. Moreover, in the microscopic scope, there were significant improvements in the levels of hyperemia, hyaline, and inflammatory cell infiltration in the tongue, esophagus, and intestinal tissues in the FUra+SMN and FUra+SM groups compared to 5FUra. Hence, treatment with SM and SMN reduced oxidative stress, histopathological degeneration, and gene expression of inflammatory markers in the gastrointestinal tract. According to the results, treatment with SM and SMN markedly decreases the gastrointestinal toxicity caused by 5FUra.
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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 | 0,001 |
| 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 ».