Punicalagin attenuates hyperuricemia via restoring hyperuricemia-induced renal and intestinal dysfunctions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is estimated that 90% of hyperuricemia cases are attributed to the inability to excrete uric acid (UA). The two main organs in charge of excreting UA are the kidney (70%) and intestine (30%). Previous studies have reported that punicalagin (PU) could protect against kidney and intestinal damages, which makes it a potential candidate for alleviating hyperuricemia. However, the effects and deeper action mechanisms of PU for managing hyperuricemia are still unknown. OBJECTIVE: To investigate the effect and action mechanisms of PU for ameliorating hyperuricemia. METHODS: The effects and action mechanisms of PU on hyperuricemia were assessed using a hyperuricemia mice model. Phenotypic parameters, metabolomics analysis, and 16S rRNA sequencing were applied to explore the effect and fundamental action mechanisms inside the kidney and intestine of PU for improving hyperuricemia. RESULTS: PU administration significantly decreased elevated serum uric acid (SUA) levels in hyperuricemia mice, and effectively alleviated the kidney and intestinal damage caused by hyperuricemia. In the kidney, PU down-regulated the expression of UA resorption protein URAT1 and GLUT9, while up-regulating the expression of UA excretion protein ABCG2 and OAT1 as mediated via the activation of MAKP/NF-κB in hyperuricemia mice. Additionally, PU attenuated renal glycometabolism disorder, which contributed to improving kidney dysfunction and inflammation. Similarly, PU increased UA excretion protein expression via inhibiting MAKP/NF-κB activation in the intestine of hyperuricemia mice. Furthermore, PU restored gut microbiota dysbiosis in hyperuricemia mice. CONCLUSION: This research revealed the ameliorating impacts of PU on hyperuricemia by restoring kidney and intestine damage in hyperuricemia mice, and to be considered for the development of nutraceuticals used as UA-lowering agent.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».