<i>Echinacea</i> biotechnology: advances, commercialization and future considerations
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Plants of the genus Echinacea (Asteraceae) are among the most popular herbal supplements on the market today. Recent studies indicate there are potential new applications and emerging markets for this natural health product (NHP). OBJECTIVE: This review aims to synthesize recent developments in Echinacea biotechnology and to identify promising applications for these advances in the industry. METHODS: A comprehensive survey of peer-reviewed publications was carried out, focusing on Echinacea biotechnology and impacts on phytochemistry. This article primarily covers research findings since 2007 and builds on earlier reviews on the biotechnology of Echinacea. RESULTS: Bioreactors, genetic engineering and controlled biotic or abiotic elicitation have the potential to significantly improve the yield, consistency and overall quality of Echinacea products. Using these technologies, a variety of new applications for Echinacea can be realized, such as the use of seed oil and antimicrobial and immune boosting feed additives for livestock. CONCLUSIONS: New applications can take advantage of the well-established popularity of Echinacea as a NHP. Echinacea presents a myriad of potential health benefits, including anti-inflammatory, anxiolytic and antibiotic activities that have yet to be fully translated into new applications. The distinct chemistry and bioactivity of different Echinacea species and organs, moreover, can lead to interesting and diverse commercial opportunities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».