Biological Activities of Extracts from Sumac (Rhus spp.): A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sumac is the common name for a genus (Rhus) that contains over 250 individual species of flowering plants in the family Anacardiaceae. These plants are found in temperate and tropical regions worldwide, often grow in areas of marginal agricultural capacity, and have a long history of use by indigenous peoples for medicinal and other uses. The research efforts on sumac extracts to date indicate a promising potential for this plant family to provide renewable bioproducts with the following reported desirable bioactivities: antifibrogenic, antifungal, antiinflammatory, antimalarial, antimicrobial, antimutagenic, antioxidant, antithrombin, antitumorigenic, antiviral, cytotoxic, hypoglycaemic, and leukopenic. As well, the bioactive components can be extracted from the plant material using environmentally benign solvents that allow for both food and industrial end-uses. The favorable worldwide distribution of sumac also suggests that desirable bioproducts may be obtained at source, with minimal transportation requirements from the source through processing to end consumer. However, previous work has focussed on only a few members of this large plant family. In addition, not all of the species studied to date have been fully characterized for potential bioactive components and bioactivities. Thus, there remains a significant research gap spanning the range from lead chemical discovery through process development and optimization in order to better understand the full potential of the Rhus genus as part of global green technology based bioproduct and bioprocess research programs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».