Effect of Propolis and Liquid Smoke Nanogel on TGF-β and Macrophage Activity in Rattus Norvegicus with Traumatic Ulcer
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic ulcers are a disorder of the oral mucosa, the incidence of which reaches 83.6% in both men and women.Chronic traumatic ulcers have malignant potential if not properly managed.Propolis is a natural ingredient derived from the resin collected by honeybees, which is widely used in alternative medicine because of its content.Liquid smoke is a compound resulting from the condensation of a hot reactor containing various chemical compounds that act as antioxidants, antiseptics, antibacterials, and as preservatives.This research aims to evaluate whether a nanogel combining propolis extract and liquid smoke can more effectively enhance the healing of chronic traumatic ulcers compared to propolis alone.This study involved 36 male rats aged 2-3 months, divided into three groups: a control group, a group given only propolis, and a group given a combination of propolis and liquid smoke, with treatments administered twice daily for 7 days.The expression of TGF- cells and macrophages in the healing process of traumatic oral ulcers in rats showed significant differences between the administration of nanogels with a combination of propolis extract and liquid smoke and the administration of propolis extract nanogels.The average number of TGF-β cells and macrophages in the experimental group treated with the combined nanogel of propolis extract and liquid smoke increased significantly on the third day (P < 0.05), more rapidly than in the other groups.Propolis extract and liquid smoke combination nanogel accelerate the healing process of chronic traumatic ulcers to prevent malignancy.
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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 ».