A Multivariate Approach to Ethnopharmacology: Antidiabetic Plants of Eeyou Istchee
Notice bibliographique
Résumé
An ethnopharmacological metanalysis was conducted with a large database available on antidiabetic activities of plant foods and medicines from the northern boreal forest, which are traditionally used by the indigenous Cree of James Bay, Quebec, Canada. The objective was to determine which bioassays are closely associated with the traditional knowledge of the Cree and which pharmacological metrics and phytochemical signals best define these plants and their groups. Data from 17 plant species, ethnobotanically ranked by syndromic importance value for treatment of 15 diabetic symptoms, was used along with 49 bioassay endpoints reported across numerous pharmacological studies and a metabolomics dataset. Standardized activities were separated into primary, secondary and safety categories and summed to produce a Pharmacological Importance Value (PIV) in each of the three categories for each species. To address the question of which pharmacological metrics and phytochemical signals best define the CEI anti-diabetes plants, multivariate analyses were undertaken to determine groupings of plant families and plant parts. The analysis identified Larix larcina as the highest PIV species in primary assays, Salix planifolia in secondary assays, and Kalmia angustifolia in safety assays, as well as a ranking of other less active species by PIV. Multivariate analysis showed that activity in safety PIV monitored mainly with cytochrome P450 inhibition patterns best reflected patterns of traditional medicine importance in Cree traditional knowledge, whereas potent primary bioactivities were seen in individual plants determined to be most important to the Cree for anti-diabetes purposes. In the secondary anti-diabetes assays, pharmacological variability was better described by plant biology, mostly in terms of the plant part used. Key signal in the metabolomics loadings plots for activity were phenolics especially quercetin derivatives. Traditional Indigenous knowledge in this analysis was shown to be able to guide the identification of plant pharmacological qualities in scientific terms.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».