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Enregistrement W4413357402 · doi:10.1021/acschemneuro.5c00390

Hydrogen Sulfide–Releasing Insulin Polypeptide Mitigates Hyperglycemia-Induced Neurotoxicity and Cognitive Deficits <i>In Vivo</i>

2025· article· en· W4413357402 sur OpenAlexaff
Rafat Ali, Shantanu Sen, Rohil Hameed, Arshi Waseem, S. Gautam, Akanksha Onkar, Subramaniam Ganesh, Syed Shadab Raza, Aamir Nazir, Sandeep Verma

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSulfur Compounds in Biology
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardAcademy of Scientific and Innovative ResearchCouncil of Science and Technology, U.P.Ministry of Education, IndiaCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésIn vivoNeurotoxicityInsulinHydrogen sulfidePharmacologyChemistryNeuroscienceEndocrinologyInternal medicineMedicinePsychologyToxicityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperglycemia, a characteristic of diabetes, is increasingly associated with an elevated risk of neurodegenerative disorders, such as Parkinson’s disease. Hyperglycemia serves as a comorbidity and hastens neurodegenerative processes in Parkinson’s disease. We report the development of H 2 S-releasing human insulin polypeptide (SHI), which will colocalize metabolic release of H 2 S near insulin action, and a thorough investigation of their combined efficacy in mitigating Parkinson’s disease and hyperglycemia-associated symptoms. SHI demonstrated notable neuroprotective effects in SH-SY5Y human neuroblastoma cells subjected to elevated glucose concentrations and the neurotoxin 6-OHDA. In transgenic Caenorhabditis elegans Parkinson’s disease model, SHI reduced the levels of human α-Synuclein, while increasing the levels of dopamine transporter. Moreover, SHI showed behavioral improvements in both Drosophila and C. elegans, highlighting its potential therapeutic applications. This approach addresses both neurodegenerative and metabolic pathways, providing dual benefits for these interrelated conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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