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Enregistrement W2987822484 · doi:10.3390/molecules24213961

Medically Useful Plant Terpenoids: Biosynthesis, Occurrence, and Mechanism of Action

2019· review· en· W2987822484 sur OpenAlexafffund
Matthew E. Bergman, Benjamin B. Davis, Michael A. Phillips

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésTerpenoidMevalonate pathwayBiosynthesisArtemisininMechanism (biology)ChemistryMechanism of actionBiologyNatural productComputational biologyBiochemistryGeneIn vitroMalariaPlasmodium falciparum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specialized plant terpenoids have found fortuitous uses in medicine due to their evolutionary and biochemical selection for biological activity in animals. However, these highly functionalized natural products are produced through complex biosynthetic pathways for which we have a complete understanding in only a few cases. Here we review some of the most effective and promising plant terpenoids that are currently used in medicine and medical research and provide updates on their biosynthesis, natural occurrence, and mechanism of action in the body. This includes pharmacologically useful plastidic terpenoids such as p-menthane monoterpenoids, cannabinoids, paclitaxel (taxol®), and ingenol mebutate which are derived from the 2-C-methyl-d-erythritol-4-phosphate (MEP) pathway, as well as cytosolic terpenoids such as thapsigargin and artemisinin produced through the mevalonate (MVA) pathway. We further provide a review of the MEP and MVA precursor pathways which supply the carbon skeletons for the downstream transformations yielding these medically significant 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations392
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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