Regeneration of axotomized retinal ganglion cells is promoted by a mixture of american ginseng extract, ginkgo biloba extract and St. John's wort extract
Notice bibliographique
Résumé
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
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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) | 0,001 | 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 ».