Novel Approach to Identify Potential Bioactive Plant Metabolites: Pharmacological and Metabolomics Analyses of Ethanol and Hot Water Extracts of Several Canadian Medicinal Plants of the Cree of Eeyou Istchee
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated and compared the antidiabetic potential and molecular mechanisms of 17 Cree plants' ethanol extracts (EE) and hot water extracts (HWE) on glucose homeostasis in vitro and used metabolomics to seek links with the content of specific phytochemicals. Several EE of medical plants stimulated muscle glucose uptake and inhibited hepatic G6Pase activity. Some HWE partially or completely lost these antidiabetic activities in comparison to EE. Only R. groenlandicum retained similar potential between EE and HWE in both assays. In C2C12 muscle cells, EE of R. groenlandicum, A. incana and S. purpurea stimulated glucose uptake by activating AMP-activated protein kinase (AMPK) pathway and increasing glucose transporter type 4 (GLUT4) expression. In comparison to EE, HWE of R. groenlandicum exhibited similar activities; HWE of A. incana completely lost its effect on all parameters; interestingly, HWE of S. purpurea activated insulin pathway instead of AMPK pathway to increase glucose uptake. In the liver, for a subset of 5 plants, HWE and EE activated AMPK pathway whereas the EE and HWE of S. purpurea and K. angustifolia also activated insulin pathways. Quercetin-3-O-galactoside and quercetin 3-O-α-L-arabinopyranoside, were successfully identified by discriminant analysis as biomarkers of HWE plant extracts that stimulate glucose uptake in vitro. More importantly, the latter compound was not identified by previous bioassay-guided fractionation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».