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Enregistrement W4214510408 · doi:10.3390/molecules27051539

Biotechnological Innovations from Ocean: Transpiring Role of Marine Drugs in Management of Chronic Disorders

2022· review· en· W4214510408 sur OpenAlexaff
Saurabh Bhatia, Rashita Makkar, Tapan Behl, Aayush Sehgal, Sukhbir Singh, Mahesh Rachamalla, Vasudevan Mani, Muhammad Shahid Iqbal, Simona Bungău

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine ecosystemDrugMedicineDrug discoveryHuman healthBiologyBioinformaticsPharmacologyEcosystemEcologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine drugs are abundant in number, comprise of a diverse range of structures with corresponding mechanisms of action, and hold promise for the discovery of new and better treatment approaches for the management of several chronic diseases. There are huge reserves of natural marine biological compounds, as 70 percent of the Earth is covered with oceans, indicating a diversity of chemical entities on the planet. The marine ecosystems are a rich source of bioactive products and have been explored for lead drug molecules that have proven to be novel therapeutic targets. Over the last 70 years, many structurally diverse drug products and their secondary metabolites have been isolated from marine sources. The drugs obtained from marine sources have displayed an exceptional potential in the management of a wide array of diseases, ranging from acute to chronic conditions. A beneficial role of marine drugs in human health has been recently proposed. The current review highlights various marine drugs and their compounds and role in the management of chronic diseases such as cancer, diabetes, neurodegenerative diseases, and cardiovascular disorders, which has led to the development of new drug treatment approaches.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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