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Enregistrement W15987083 · doi:10.1177/1934578x1200700534

Plant Essential Oils and Mastitis Disease: Their Potential Inhibitory Effects on Pro-inflammatory Cytokine Production in Response to Bacteria Related Inflammation

2012· article· en· W15987083 sur OpenAlexafffund
Ibrahim Taga, Christopher Q. Lan, Illimar Altosaar

Notice bibliographique

RevueNatural Product Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInflammationMastitisCytokineEssential oilProinflammatory cytokineContext (archaeology)PopulationBacteriaBiologyImmunologyMicrobiologyChemistryMedicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper highlights the role of plant volatile organic compounds, found in essential oils, for the treatment of bacteria related inflammation. This report is focused on tea tree oil, particularly its main compound terpinen-4-ol. Analysis of the published literature shows that many essential oils have significant antibacterial, antifungal and anti-inflammatory effects. Some of their major components, such as terpinen-4-ol, act by inhibiting pro-inflammatory cytokine expression while stimulating production of anti-inflammatory cytokines. Such observations may be exploited to encourage biotherapy against mastitis. The use of synthetic antibiotics is being increasingly discouraged because their presence in dairy milk may have potential downstream effects on population health and the agri-food chain. In the context of inflammation and related mammalian responses, understanding the interplay between volatile organic compounds, especially terpinen-4-ol, and cytokines during bacteria related inflammation should clarify their mode of action to control mastitis.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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