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Enregistrement W2968005171 · doi:10.1016/j.biopha.2019.109335

Evaluation of antiviral effect and toxicity of total flavonoids extracted from Robinia pseudoacacia cv. idaho

2019· article· en· W2968005171 sur OpenAlexaff
Hao Guo, Xinhuan Wan, Fengju Niu, Jujie Sun, Chenxiao Shi, Jessica Meng Ye

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicityRobiniaIn vivoPharmacologyTherapeutic indexAcute toxicityIn vitroTraditional medicineChemistryBiologyToxicologyDrugMedicineBotanyBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we aimed to evaluate the antiviral effect of total flavonoids extracted from Robinia pseudoacacia cv. idaho (RPTF) in vivo and its toxicity on rats with oral gavage. RPTF was prepared by percolation with 70% ethanol for 24 h and its antiviral effect on different kinds of viruses was evaluated in vitro by MTT staining. The long-term toxicity of RPTF on rats was evaluated through the detection of general behavior, body weight, food intake and related organ tissue sections of experimental animals. We found that RPTF produced significantly inhibitory effects on HSV-1 and EV-71 viruses with the therapeutic index TI values 113.8 and 46.2, respectively. Moreover, toxicity evaluation in vivo showed no significantly adverse effects in rats, indicating that RPTF was safe in use. In conclusion, we demonstrated that RPTF, natural compounds in the Chinese traditional medicine, could act as promising and effective antiviral therapeutics with relative safety in use.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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