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Enregistrement W3013116485 · doi:10.1002/cbdv.202000002

Quantitative Evaluation of a Mexican and a Ghanaian <i>Tabernaemontana</i> Species as Alternatives to <i>Voacanga africana</i> for the Production of Antiaddictive Ibogan Type Alkaloids

2020· article· en· W3013116485 sur OpenAlexaff
Felix Krengel, Jonathan Dickinson, Christopher Jenks, Ricardo Reyes‐Chilpa

Notice bibliographique

RevueChemistry & Biodiversity · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAlkaloids: synthesis and pharmacology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésApocynaceaeAlkaloidBark (sound)ChemistryTraditional medicineBotanyBiologyStereochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In continuation of our efforts to provide quantitative information on antiaddictive ibogan type alkaloid-producing Tabernaemontana species, we used gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) to compare the alkaloid profiles of the barks and/or leaves of one Mexican and one African species - T. arborea and T. crassa, respectively, with the primary sources of commercially available semisynthetic ibogaine, Voacanga africana root and stem bark. The qualitative and quantitative similarities between T. arborea and V. africana barks consolidate previous reports regarding the potential of the former as a promising alternative source of voacangine and ibogaine. The results also suggest that T. crassa could be used to produce conopharyngine and ibogaline, two compounds with the same basic skeletal structure and possibly similar antiaddictive properties as ibogaine.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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