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Enregistrement W6996196409

Regeneration of axotomized retinal ganglion cells is promoted by a mixture of american ginseng extract, ginkgo biloba extract and St. John's wort extract

2010· other· en· W6996196409 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe HKU Scholars Hub (University of Hong Kong) · 2010
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGinkgo bilobaGinsengRegeneration (biology)AxotomyOptic nerveSciatic nerve
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been shown that attachment of a peripheral nerve (PN) graft to the transected optic nerve (ON) stump can markedly increase both the number of surviving and regenerating retinal ganglion cells (RGCs). We recently observed that a mixture of American ginseng (AG), ginkgo biloba (GB) and St. John’s wort (SJW) extracts, can increase viability of axotomized RGCs. We therefore examined the effects of different mixtures of AG, GB and SJW extracts on long distance regeneration of RGCs into a PN graft. ON was transected at 0.5 mm from the optic disc. A 1-cm segment of an autologous sciatic nerve was sutured onto the proximal ocular stump. Animals then received daily oral administration of: (1) vehicle (0.01M PBS); (2) 30mg of AG extract; (3) 30mg of AD-FX, a mixture of 80% AG and 20% GB extracts by weight or (4) 30mg of Menta-FX, a mixture of 30.8% AG, 7.7% GB and 61.5% SJW extracts by weight, for 21 days starting on the day of operation. Standardized batches of AD-FX and Menta-FX were purchased from CV Technologies, Canada. The number of regenerating RGCs 21 days after grafting was determined by injecting 6% FluoroGold into the PN graft 3 days before the animals were killed. The retinae were dissected and the number of fluorescent labeled RGCs was counted. We found that only treatment with Menta-FX significantly promoted regeneration of axotomized RGCs, inducing an 87% increase in the number of regenerating RGCs (p<0.05, one way ANOVA). We therefore showed for the first time that a mixture of AG, GB and SJW extracts can significantly augment regeneration of axotomized RGCs. \nSupported by Research grants from the University of Hong Kong

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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