Development of Hydrogen Sulfide-Donating Silybin Derivatives with a Type-2 Diabetes Mellitus-Alleviating Effect through Improving Intestinal L-Cell Functions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract GLP-1 is an incretin hormone that maintains glucose homeostasis. Given the reduced plasma H2S levels observed in patients with type-2 diabetes mellitus (T2DM) and the stimulatory effect of H2S donors on GLP-1 secretion small-molecule gasotransmitter drugs based on H2S donors have emerged as an alternative strategy for treating T2DM via increasing GLP-1 levels. In this context, H2S donating silybin derivative bin-4 was discovered. By the upregulation of the PI3K/AKT/GSK-3β pathway, bin-4 facilitated Nrf2 nuclear translocation to inhibit oxidative damage and apoptosis in GLUTag cells. Additionally, activation of estrogen receptor α enabled bin-4 to enhance GLP-1 secretion by 30%. In vivo, bin-4 effectively decreased blood glucose levels by 63.1%, enhanced insulin secretion by 90.2%, and boosted GLP-1 production by 91.2%. It also exhibited acceptable toxicity profiles in T2DM mice, with potential metabolites identified and proposed. Overall, bin-4 demonstrated a potent T2DM-alleviating effect, providing the theoretical foundation for the design of candidate gasotransmitter-based drugs.
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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 ».