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Enregistrement W3038875565 · doi:10.1155/2020/6795383

<i>In Vitro</i> Wound Healing Activities of Three Most Commonly Used Thai Medicinal Plants and Their Three Markers

2020· article· en· W3038875565 sur OpenAlex
Metar Siriwattanasatorn, Arunporn Itharat, Pakakrong Thongdeeying, B. Ooraikul

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesThammasat University
Mots-clésWound healingTraditional medicineIn vitroMedicinal plantsBiologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin ensures that a constant internal environment can be maintained in an ever‐changing external environment. When a wound occurs on the skin, the inflammatory and proliferative phases are initiated in response to injury. Thai traditional medicine (TTM), using medicinal plants and ancient knowledge, has been used to treat wounds. Eight Thai medicinal plants, most commonly used to treat wounds, were evaluated for their in vitro biological activities such as antioxidation by NBT assay, anti‐inflammation by production inhibition of NO, promoting fibroblast cell proliferation, and wound closure activities. Plant materials were extracted with 95% ethanol or distilled water and then concentrated and dried. Statistical analysis of data was done using one‐way ANOVA at p value of 0.05. The ethanolic extracts of Garcinia mangostana L., Glycyrrhiza glabra L., and Nigella sativa L. could inhibit the production of superoxide anion with the IC 50 values of 13.97 ± 0.38, 28.62 ± 1.91, and 71.54 ± 3.22 μ g/ml and nitric oxide with the IC 50 values of 23.97 ± 0.91, 46.35 ± 0.43, and 78.48 ± 4.46 μ g/ml, respectively. These extracts could promote cell proliferation and accelerate wound recovery at the rate of 2.02 ± 0.03, 2.12 ± 0.03, and 2.65 ± 0.05% per hour, respectively. Three established markers from these three plants were selected according to the selection criteria. Alpha‐mangostin, glycyrrhizin, and thymoquinone were found to be the active markers for wound closure activities. The ethanolic extracts of G . mangostana , G . glabra , and N . sativa could scavenge superoxide anion and inhibit the production of nitric oxide; therefore these extracts could assist in surpassing the inflammatory phase and protected the cells surrounding the wound area. Most importantly, these extracts also increased the proliferation and accelerated wound closure, indicating that these plant extracts could be promoting wound healing processes and support the use of TTM.

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.

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)0,000
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,185 · 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