<i>In vitro</i> activity of <i>Lycium barbarum</i> (Goji) against major human phase I metabolism enzymes
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Goji berry (Lycium barbarum) has been used as traditional Chinese medicine and a functional food in China. Goji tea may interact with drugs such as warfarin by inhibiting the cytochrome P450 (CYP) 2C9, and this study was undertaken to characterize the effect of Goji products on CYP2C9/19-, CYP2D6 *1/*10-, CYP3A4/5/7-, CYP19-, and flavin-containing monooxygenase (FMO) 3-mediated metabolism. METHODS: Goji juice, water, and ethanol extracts were examined for their effect on CYP2C9/19-, 2D6-, 3A4/5/7-, 4A11-, CYP19-, and FMO3-mediated metabolism by using in vitro bioassay. The mechanism-based inactivation (MBI) of Goji juice on CYP3A4 was also examined. RESULTS: Data indicates that both fresh juice and commercially available juice caused strong inhibition (over 75 %) of most of the major CYP450 enzymes and moderate inhibition of FMO3 (30-60 %). Compared to juice, the Goji cold/hot water extracts effected low inhibition (below 30 %) of these enzymes. Ethanol (80 %) extracts exhibit the strongest inhibition on CYP2C9 and 2C19 (over 90 %). The inhibition pattern of dried and fresh berry extract and high-performance liquid chromatography (HPLC)-UV fingerprints were similar. CONCLUSIONS: These findings suggest that Goji products (berries, tea, tincture, and juice) can inhibit phase I drug metabolism enzymes and have the potential to affect the safety and efficacy of therapeutic products.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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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 découle