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Enregistrement W2528316827 · doi:10.6000/1927-3037.2016.05.03.4

Bioactive Natural Products from Plants and Biotechnological Approaches for their Production

2016· article· en· W2528316827 sur OpenAlexvenueno aff
Sharad Tiwari, Niraj Tripathi, Swapnil Sapre, Iti Gontia-Mishra, Vijay Prakash

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biotechnology for Wellness Industries · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotechnologyBiologyBiochemical engineeringMetabolomicsNatural productDNA microarrayComputational biologyBiochemistryGeneEngineeringBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioactive natural products are economically important as drugs, fragrances, pigments, food additives and pesticides.The biotechnological tools are important to select, multiply, improve and analyze medicinal plants for production of such products.The utilization of medicinal plant cells for the production of natural or recombinant compounds of commercial interest has gained increasing attention over the past decades.Plant tissue culture systems are possible source of valuable medicinal compounds, fragrances and colorants, which cannot be produced by microbial cells or chemical synthesis.In vitro production of bioactive natural products in plant cell suspension culture has been reported from various medicinal plants and bioreactors are the key step towards commercial production.Genetic transformation is a powerful tool for enhancing the productivity of novel products; especially by Agrobacterium tumefacians.Combinatorial biosynthesis is another approach in the generation of novel natural products and for the production of rare and expensive natural products.Recent advances in the molecular biology, enzymology and bioreactor technology of plant cell culture suggest that these systems may become a viable source of important secondary metabolites.Genetic fingerprinting could be a powerful tool in the field of medicinal plants to be used for correct germplasm identification.In addition, when linked to emerging tools such as metabolomics and proteomics, providing fingerprints of the plant's metabolites or protein composition, it gives data on phenotypic variation, caused by growth conditions or environmental factors, and also yield data on the genes involved in the biosynthesis.DNA profiling techniques like DNA microarrays serve as suitable high throughput tools for the simultaneous analysis of multiple genes and analysis of gene expression that becomes necessary for providing clues about regulatory mechanisms, biochemical pathways and broader cellular functions.New and powerful tools in functional genomics can be used in combination with metabolomics to elucidate biosynthetic pathways of natural products.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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