Protective effects of polyphenolic compounds on oxidative stress‐induced cytotoxicity in PC12 cells
Notice bibliographique
Résumé
Elevated reactive oxygen species (ROS) have been implicated in the pathogenesis of many diseases, including atherosclerosis and Parkinson's. Foods rich in polyphenols such as fruits, wines and teas have proven to decrease oxidative stress. Further, antioxidant properties of polyphenols increase cell viability under oxidative stress conditions and increase overall health. In the current study 12 polyphenols were screened for their ability to increase viability in PC12 cells subject to oxidative stress induced via cobalt chloride (CoCl 2 ) and hydrogen peroxide (H 2 O 2 ). Results from MTT assays show that pre‐treatment with 50µM methyl gallate increases cell viability by 26.6% (P<0.01) under H 2 O 2 stress and does not increase viability under CoCl 2 stress. Pre‐treatment with 100µM epigallocatechin gallate (EGCG) shows a 63.4% (P<0.01) increase in viability compared to control, however shows no viability increase in stress conditions. Treatments with 50µM myricetin and gallic acid show no effect on basal viability and decrease viability when delivered as a pre‐treatment prior to H 2 O 2 exposure. Remaining polyphenols did not alter basal viability or increase viability under stress. Lastly, DCFDA determination of intracellular ROS confirms the ability of screened polyphenols to significantly reduce ROS levels. These results suggest that methyl gallate and EGCG may have potential therapeutic properties.
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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 | 0,001 |
| 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 ».