Millet Bran Bound Phenolic Compounds Suppresses LPS‐Induced Inflammatory Response in Macrophages and Liver Injury Mice via TLR4/NF‐κB Signaling Pathway
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Millet bran, rich in bioactive phenolic compounds, holds potential for both nutritional and therapeutic applications. In this study, bound phenolic compounds were isolated from millet bran, yielding a potent fraction named BPS‐2. UPLC‐MS/MS detected 16 major phenolic compounds in BPS‐2. In vitro assays revealed that BPS‐2 exerted a significant anti‐inflammatory activity in lipopolysaccharide (LPS)‐induced RAW 264.7 macrophage, as manifested by reduced production of inflammatory mediators (IL‐1β, IL‐6, and TNF‐α) and downregulation of the expression levels of the pro‐inflammatory enzymes Cyclooxygenase‐2 (COX‐2) and nitric oxide synthase (iNOS). Network pharmacological analysis identified the suppression of the TLR4/NF‐κB pathway as the primary mechanism mediating the anti‐inflammatory activity of BPS‐2, which was validated using the LPS‐induced RAW 264.7 macrophage model and liver injury mice model. Western blot analysis revealed that BPS‐2 significantly decreased the phosphorylation of IκBα and p65 to regulate the TLR4/NF‐κB signaling pathway, thereby exerting anti‐inflammatory activity. Molecular docking studies revealed strong interactions between the active compounds of BPS‐2 and TLR4 through key amino acid residues, including Pro116, Thr114, and Arg105. These results underscore the potential application of millet bran bound phenolic compounds as naturally occurring anti‐inflammatory substances.
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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) | 0,000 | 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 ».