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Enregistrement W1865409775 · doi:10.7439/ijpp.v4i1.94

Pharmacognostical, physiochemical and phytochemical comparative study of the constituent of an antidiabetic polyherbal formulation

2014· article· en· W1865409775 sur OpenAlexaff
Jhansee Mishra, Alok Kumar Dash, Deepak Kumar Dash

Notice bibliographique

RevueScholar Science Journals - International Journal of Biomedical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalAsparagus racemosusTraditional medicineAzadirachtaMedicinal plantsBiologyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionDiabetes mellitus is a metabolic disorder characterized by disturbances in carbohydrate, protein, and lipid metabolism and by complications like retinopathy, microangiopathy, and nephropathy.According to WHO, diabetes mellitus will be the single largest noncommunicable disease worldwide by the year 2025 with the largest diabetic population in India. 1 Current pharmaco-therapeutics/medicines are not able to reverse hyperglycemia completely, have limited tolerability, and induce side effects. 2 Neem (Azadirachta indica., Family: Meliaceae, Subfamily: Meliodeae, Order: Meliales is an evergreen tree native to the Indian subcontinent.It also grows widely in several other countries of Asia, Australia, Africa and Central and South America 3 .More recent studies have focused on animals, including one report which indicates that neem's hypoglycemic effect is comparable to the prescription drug glibenclamide and noted that it may be beneficial in preventing or delaying the onset of disease 4 .Camellia sinensis is commonly known as tea.Tea is the most consumed drink in the world after water.Green tea is a 'non-fermented' tea and contains more catechins than black tea or oolong tea.Catechins are in vitro and in vivo strong antioxidants, there is also epidemiological evidence that drinking green tea (but not black tea or oolong tea) may help prevent diabetes 5 .Asparagus racemosus, traditionally known as shatavari means "who possesses a hundred husbands or acceptable to many".Aspargaceae is an ayurvedic plant with medical importance of tropical and subtropical India.Its medical usage has been reported in Indian & British Pharmacopeias and in traditional system of medicine Ethanol extract of A. racemosus causes lowering the blood sugar level 6 . Materials and Methods Plant materialLeaves of Azadirachta indica, Camellia sinensis and asparagus racemosus were collected in the month of November 2011 from botanical garden of V.B.S.P University campus, Jaunpur, Uttarpradesh India.The plant was authenticated by Dr. A. K. Singh Head of the Department of Botany, T. D. P. G. College, Jaunpur, Uttarpradesh The leaves were cleaned and dried under the shade to avoid degradation of volatile oil. Preparation of plant extract for Phytochemical Screening and Antidiabetic StudiesThe Azadirachta indica, Camellia sinensis and asparagus racemosus leaves were shade dried at room temperature and the dried leaves were powdered in a Wiley mill.Hundred grams of powdered Azadirachta indica, Camellia sinensis leaves was packed in a Soxhlet apparatus and extracted with water.Hundred grams of powdered asparagus racemosus leaves was packed in a Soxhlet apparatus and extracted with ethanol.The extract was subjected to qualitative test for the identification of various phytochemical constituents.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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