Review of: Theodore Koditschek, Liberalism, imperialism, and the historical imagination: nineteenth-century visions of a greater Britain
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a significant increase in the search for new therapeutic strategies for the treatment of inflammatory diseases. In this sense, natural products emerge as a potential source for the discovery of new drugs, with the research of the pharmacological properties of these products being very important. In addition to its function in plants (insect attraction and repellency), essential oils present pharmacological effects, such as antibacterial, antifungal, antimutagenic, antiviral, antiprotozoal, antioxidant, antidiabetic and anti-inflammatory properties. In this review, we describe the mostly used in vivo acute inflammatory experimental models and the studies showing the in vivo anti-inflammatory activity of essential oils. Essential oil from species from the Apiaceae, Asteraceae, Burseraceae, Boraginaceae, Cupressaceae, Euphorbiaceae, Fabaceae, Lamiaceae, Lauraceae, Myrtaceae, Piperaceae, Poaceae, Rutaceae, Verbenaceae and Zingiberaceae families were described as being anti-inflammatory in vivo. Five models of acute inflammation are commonly used to investigate the anti-inflammatory activity in vivo: ear and paw edema, pleurisy, peritonitis and the subcutaneous air pouch model. In addition to in vivo analysis, ex vivo and in vitro experiments are carried out to study the anti-inflammatory action of essential oils. The most commonly used model was paw edema, especially due to this model being easy to perform. In order to suggest or elucidate the mechanisms involved in the anti-inflammatory effect, many studies measured some inflammatory mediators, such as cytokines, COX-2 expression and the levels of PGE2, and NO, or evaluated the effect of essential oils or their major compounds on inflammation response directly induced by inflammatory mediators.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».