The Effects of Grapevine (Vitis vinifera L.) Leaf Extract on Growth Performance, Antioxidant Status, and Immunity of Zebrafish (Danio rerio)
Notice bibliographique
Résumé
An 8-week feeding trial was carried out to evaluate the effects of grapevine (Vitis vinifera) leaf extract (GLE) on the growth, oxidative enzymatic activities, immunity, and expression of antioxidant genes in zebrafish (Danio rerio). Three hundred and sixty zebrafish were supplied and fed with different levels of GLE: 0, 0.5, 1, and 2 g kg−1. The dietary administration of 1 g kg−1 of GLE significantly increased growth parameters in fish. Fish fed diets with GLE showed increased total protein. The total Ig and lysozyme activity significantly changed in the whole-body serum, but not in skin mucus. GLE significantly increased Catalase (CAT), Superoxide Dismutase (SOD), and Glutathione Peroxidase (GPx) activities compared to the control diet. GLE treatments caused a significant decrease in the malondialdehyde (MDA) content. In the skin mucus, only CAT and SOD activities significantly increased. The highest expression of Toll-like receptor-1 (TLR-1) and Tumor Necrosis Factor-α (TNFα) genes was achieved in fish fed 2 g kg−1 of GLE. CAT and SOD gene expressions were significantly higher in fish fed 1 and 2 g kg−1 of GLE. GPx gene expression was significantly higher in fish fed 1 g kg−1 of GLE. In conclusion, the results of the present study revealed that GLE affects growth performance and regulates antioxidant and immune gene expression. The determination of the optimum dosage merits further research.
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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) | 0,000 | 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 ».