Prosopis Plant Chemical Composition and Pharmacological Attributes: Targeting Clinical Studies from Preclinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Members of the Prosopis genus are native to America, Africa and Asia, and have long been used in traditional medicine. The Prosopis species most commonly used for medicinal purposes are P. africana, P. alba, P. cineraria, P. farcta, P. glandulosa, P. juliflora, P. nigra, P. ruscifolia and P. spicigera, which are highly effective in asthma, birth/postpartum pains, callouses, conjunctivitis, diabetes, diarrhea, expectorant, fever, flu, lactation, liver infection, malaria, otitis, pains, pediculosis, rheumatism, scabies, skin inflammations, spasm, stomach ache, bladder and pancreas stone removal. Flour, syrup, and beverages from Prosopis pods have also been potentially used for foods and food supplement formulation in many regions of the world. In addition, various in vitro and in vivo studies have revealed interesting antiplasmodial, antipyretic, anti-inflammatory, antimicrobial, anticancer, antidiabetic and wound healing effects. The phytochemical composition of Prosopis plants, namely their content of C-glycosyl flavones (such as schaftoside, isoschaftoside, vicenin II, vitexin and isovitexin) has been increasingly correlated with the observed biological effects. Thus, given the literature reports, Prosopis plants have positive impact on the human diet and general health. In this sense, the present review provides an in-depth overview of the literature data regarding Prosopis plants’ chemical composition, pharmacological and food applications, covering from pre-clinical data to upcoming clinical studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».