Nanoemulsion of Coleus Scutellarioides Leaf Extract Ameliorates Diabetes-Induced Hyperglycemia and Organ Damage in Rats
Notice bibliographique
Résumé
This experimental study evaluated the effectiveness of nanoemulsion of ethanol extract of miana leaf (Coleus scutellarioides (L.) Benth.) in controlling type 1 diabetes mellitus in male rats. The optimal formulation (F2), obtained from a ratio of VCO: Tween 80: Propylene glycol (2:10:5), yielded a particle-sized nanoemulsion of 59.2 nm, a polydispersity index of 0.353, and a zeta potential of -32.26 mV. Male Wistar rats were induced with streptozotocin (100 mg/kg BW, intraperitoneally), and diabetes was confirmed 72 hours post-induction when blood glucose levels exceeded 250 mg/dL. The nanoemulsion was administered intraperitoneally once daily for 28 days at doses of 50, 75, and 100 mg/kg BW. The normal control group (non-diabetic) exhibited baseline urea and creatinine levels of 20.59 mg/dL and 0.26 mg/dL, respectively. By day 28, the group receiving 100 mg/kg BW showed urea and creatinine levels of 22.88 mg/dL and 0.28 mg/dL, respectively, which were not significantly different from the normal controls (p > 0.05). Different doses showed optimal effects on different parameters: 50 mg/kg BW was most effective for blood glucose reduction (84.3% reduction by day 28), 75 mg/kg BW provided optimal pancreatic protection (mean damage score of 2.0), while 100 mg/kg BW showed superior renal protective effects. Phytochemical screening of the ethanol extract confirmed the presence of secondary metabolites, including alkaloids, flavonoids, saponins, tannins, and steroids. Statistical analyses were performed using one-way ANOVA followed by post hoc tests for parametric data and the Kruskal–Wallis test for non-parametric data, revealing significant differences among treatment groups (p < 0.05).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».