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Enregistrement W2422424940 · doi:10.5530/pj.2016.3.5

Updates on Traditional Medicinal Plants for Hepatocellular Carcinoma

2016· article· en· W2422424940 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePharmacognosy Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminalia chebulaTraditional medicineMedicineAndrographis paniculataHepatocellular carcinomaPharmacologyCancer researchAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a major worldwide problem primarily caused by hepa titis B and C virus infection. End stage liver cancer treatment options are limited thus requiring expensive liver transplantation which is not available in many countries. Methods: Several herbal compounds and herbal composite formulas have been studied through in-vitro and in vivo as an anti-HCC agent, enhancing our knowledge about their biological functions and targets. In this article, arecent update on the herbal medicine has been provided with reference to liver cancer. Results: For the sake of clarity, the effective herbal compounds, clinical studies of herbal composite formula, cell culture, and animal model studies safety are discussed. The effects of many herbal active compounds of Annona atemoya, Andrographis paniculata, Boerha viadiffusa, Piper longum, Podophyllum hexandrum, Phyllanthus amarus, and Terminalia chebula, and herbal composite formula on autophagy, apoptosis, antioxidant, and inflammation characteristicshave been provided. Conclusion: This will enhance our un-derstanding on the prevention and treatment of HCC by herbal active compounds and herbal composite formulas.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,160 · 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