A Review on Phytochemicals from Some Medicinal Plants of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Natural products, especially those derived from higher plants, have attracted scientists from ancient time because of their potential therapeutic values. Drug development from natural sources showed that natural products or natural product-derived drugs comprised about 28% of all new chemical entities launched to the market. These are originated from terrestrial plants, microbes, marine organisms, etc. However, until recently an insignificant part of the plants has been scientifically evaluated for their medicinal properties. Bangladesh is a rich repository of medicinal plants, many of which are widely used in the Ayurvedic, Unani, herbal and other traditional systems of medicines. In our laboratory, we have extensively investigated over 48 medicinal plants and several microbial strains that have resulted in the isolation and characterization of 133 compounds, including 33 new molecules. Terpenoids, alkaloids, flavonoids and glycosides were the major classes of constituents. The crude extractives and several purified molecules demonstrated statistically significant inhibition of growth of microorganisms. On the other hand, usnic acid obtained from the lichen, Parmelia kamtschandalis, demonstrated even better of inhibition of microbial growth as compared to the standard antimicrobial agents, whereas dehydroaltenusin extracted from a Streptomyces sp. exhibited significant HIV-inhibitory activity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».