Integrating Cartilage Explant Culture with Simulated Digestion and Hepatic Biotransformation Refines In Vitro Screening of Joint Care Nutraceuticals
Notice bibliographique
Résumé
In vitro cartilage explant culture has been used to assess nutraceuticals on cartilage responses to inflammatory stimuli. However, applying extracts of nutraceuticals directly to cartilage explants does not account for effects of digestion and hepatic biotransformation, or selective exclusion of product metabolites from joint fluid by the synovial membrane. The current study produced a simulated biological extract of a common nutraceutical (glucosamine; Gsim) by exposing it to a simulated upper gastrointestinal tract digestion, hepatic biotransformation by liver microsomes, and purification to a molecular weight cut-off of 50 kDa. This extract was then used to condition cartilage explants cultured for 120 h in the presence or absence of an inflammatory stimulus (lipopolysaccharide). Media samples were analyzed for prostaglandin E2 (PGE2), glycosaminoglycan (GAG), and nitric oxide (NO). Tissue was digested and analyzed for GAG content and stained for viability. Conditioning of explants with Gsim significantly reduced media GAG in stimulated and unstimulated explants and reduced nitric oxide production in unstimulated explants. These data provide evidence for the value of glucosamine in protecting cartilage from deterioration following an inflammatory challenge, and the model improves applicability of these in vitro data to the in vivo setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».