Hepatoprotective study of Indonesian water kefir against CCl4-induced liver injury in rats
Notice bibliographique
Résumé
Context: Water kefir is a fermented beverage that is typically made in the home by inoculating a sugar-rich solution with a microbial community (water kefir grains). Several studies on the metabolite content and hepatoprotective effects of water kefir have been published, but carbon tetrachloride (CCl4)-induced acute liver injury has not been studied. Aims: To evaluate the efficacy of water kefir in vivo against hepatoprotective CCl4-induced acute liver injury and to in silico investigate metabolites that play an important role in hepatoprotective mechanisms. Methods: The present study aimed to investigate the hepatoprotective activity of water kefir in an animal model caused by CCl4. Furthermore, using molecular docking, the metabolites found in water kefir were evaluated for their role in the NF-κB and Nrf2 signaling pathways. Results: Water kefir significantly and dose-dependently alleviated acute liver injury caused by CCl4. Water kefir administration at all doses produced results comparable to the positive control (Curcuma extract). Molecular docking simulations showed that, compared to Nrf2, the 25 metabolites were more likely to interact with the NF-B receptor. Fumaric acid is the strong metabolite that interacts with the NF-κB receptor with a free energy of binding and an inhibition constant of -6.66 kcal/mol and 13.22 µM, respectively. Conclusions: Water kefir administration improved the condition of liver damage, characterized by a decrease in serum levels of AST, ALT, TNF-, TGF-, and an improvement in the liver tissue profile. In silico evaluation showed that the metabolites in water kefir were able to interact with target proteins in the NF-B and Nrf2 pathways. It was concluded that water kefir improves the condition of the liver by reducing the level of necrosis and fibrosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 tête enseignante, 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 ».