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Enregistrement W2004119773 · doi:10.2174/1874325001004010047

Genotype X Environment Interactions and Its Impact on Use of Medicinal Plants

2010· article· en· W2004119773 sur OpenAlexaff
S. N. Acharya, Saikat Basu, Sudip Datta Banik, Ranu Prasad

Notice bibliographique

RevueThe Open Nutraceuticals Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerbal Medicine Research Studies
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutraceuticalMedicinal plantsBusinessHealth benefitsBiotechnologyTraditional medicineMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a paradigm shift from cure to prevention when it comes to human health. We want to live a healthy life and prevent sickness using substances other than pharmaceuticals. The plant-based nutraceutical products or Natural Health Products (NHPs) as they are some times referred to are the most important groups that have the potential to fit the bill. However, these products are sold without proper science based information in spite of the fact that most researchers acknowledge the need for such information. Evidence-based scientific studies to support health and nutraceutical claims related to the use of medicinal plants and their extracts have to be undertaken. It is only through critical research efforts that we can provide strong endorsements for medicinal plant use and ensure consumer confidence in the industry. Much of the research published on the medicinal value of plants does not take into account variability generated from genetic differences among plants and their interaction with the environment. Research should be directed towards properly identifying plants with known medicinal properties which have been grown in environments that are conducive to consistent production of the active agents attributed to the plants. Production of dependable medicinal plant products can only be attained if we pay close attention to these research-based principles. This article was written with main goals: 1) To discuss the above points in greater detail with examples; and 2) to highlight life time accomplishments and significant contributions of a well respected nutritionist Dr. T. K. Basu and his collaboration in development of fenugreek as a NHP. We believe that collaboration among clinical and agricultural researchers is essential to make the NHPs utilized to its potential and the plants (parts such as seed, foliage or roots) should be developed to the extent that they can be used directly to take advantage of the synergistic effect of the chemical 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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