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Enregistrement W2327572308 · doi:10.1177/1934578x0600100613

Some Biological Properties of Curcumin: A Review

2006· review· en· W2327572308 sur OpenAlexaff
Badreldin H. Ali, Husnia Marrif, Salwa A. Noureldayem, Amel O. Bakheit, Gerald Blunden

Notice bibliographique

RevueNatural Product Communications · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCurcumin's Biomedical Applications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurcuminCurcumaChemistryZingiberaceaePharmacologyLipid peroxidationAntioxidantBiochemistryTraditional medicineBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curcumin (diferuloyl methane), a small-molecular weight compound isolated from the roots of Curcuma longa L. (family Zingiberaceae), has been used traditionally for centuries in Asia for medicinal, culinary and other purposes. A large number of in vitro and in vivo studies in both animals and man have indicated that curcumin has strong antioxidant, anti-carcinogenic, anti-inflammatory, anti-angiogenic, antispasmodic, antimicrobial, anti-parasitic and other activities. The mechanisms of some of these actions have recently been intensively investigated. Curcumin inhibits the promotion/ progression stage of carcinogenesis by induction of apoptosis and the arrest of cancer cells in the S, G2/M cell cycle phase. The compound inhibits the activity of growth factor receptors. The anti-inflammatory properties of curcumin are mediated through their effects on cytokines, lipid mediators, eicosanoids and proteolytic enzymes. Curcumin scavenges the superoxide radical, hydrogen peroxide and nitric oxide, and inhibits lipid peroxidation. These actions may be the basis for many of its pharmacological and therapeutic properties. Curcumin is a nutraceutical of low toxicity, which has been used successfully in a number of medical conditions that include cataracts, cystic fibrosis, and prostate and colon cancers.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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