Research on the Scientific Evolution of the Flavonoid Agathisflavone
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Flavonoids are a group of secondary metabolites of the polyphenols class present in several plant species. Among them, the biflavonoid agathisflavone is of interest since it bears several biological effects that include: antiviral, antitumoral, antiprotozoal and neurogenic actions. In this sense, this study aims to use the important tool of scientific prospecting to assess the level of research development concerning the flavonoid agathisflavone. METHODS: The experimental design was carried out through strategic reach with keywords on the PubMed (National Center for Biotechnology Information - NCBI) and Science Direct platforms. The articles were compiled and exported to Microsoft Office Excel 2007, where they were analyzed, stored and distributed in charts organized as to different countries, year of publication of scientific articles and journals RESULTS: The prospective research resulted in the identification of 81 scientific productions, published in several journals, submitted by different countries, in several areas of medical domain and in different years of publication over the last 50 years (1965 - 2018). It was also possible to investigate the advances in the study of agathisflavone for the development of new therapeutics. CONCLUSION: Although agathisflavone has been known in the literature since at least 1969, only 23 of the eligible articles found evaluated its possible therapeutic effects. The demonstrated biological activities of agathisflavone range from antiprotozoal to neurogenesis and neuroprotection, however, the molecule needs to be better studied at the in vivo and human level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».