Response of cartilage explants to LPS cultured in normoxic and hypoxic conditions is modulated by Spirulina: implications for exercise recovery in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Exercise-induced inflammation and free radical production are crucial for recovery, yet excess inflammation poses risks to equine athletes, leading to conditions like arthritis. Spirulina, recognized for its antioxidant and anti-inflammatory properties, could mitigate degenerative diseases without hindering post-exercise recovery. This study investigates Spirulina’s direct impact on cartilage responses to LPS-induced inflammation in normoxic and hypoxic conditions, focusing on outcomes relevant to cartilage matrix turnover and exercise-induced inflammation. Spirulina underwent simulated digestion and liver metabolism, yielding a simulated biological extract (SPsim). In the normoxic experiment, porcine cartilage explants were cultured with SPsim (0, 30, or 90 μg/mL) for 72 h after 24 h in basal media, with LPS (0 or 10 μg/mL) added for the final 48 h. The hypoxic experiment mirrored this, with explants transferred to a hypoxia chamber for the final 48 h. Media samples collected at 0, 24, and 48 h were analyzed for biomarkers related to cartilage turnover (GAG), and exercise-induced inflammation (IL-6 and NO). Cell viability, assessed by live:dead staining, remained > 97% and unaffected by oxygen tension. In normoxic conditions, SPsim (30 μg/mL) significantly reduced GAG release at 48 h. Under hypoxia, SPsim (30 and 90 μg/mL) inhibited LPS-induced GAG release. SPsim (90 μg/mL) increased IL-6 and NO production in LPS-stimulated explants in normoxia, and a similar effect was observed with the lower SPsim dose (30 μg/mL) in hypoxic conditions. These results suggest that Spirulina may enhance cartilage mediators, potentially promoting healthy cartilage turnover during exercise recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».