The Complexity of Sesquiterpene Chemistry Dictates Its Pleiotropic Biologic Effects on Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Sesquiterpenes (SQs) are volatile compounds made by plants, insects, and marine organisms. SQ have a large range of biological properties and are potent inhibitors and modulators of inflammation, targeting specific components of the nuclear factor-kappaB (NF-κB) signaling pathway and nitric oxide (NO) generation. Because SQs can be isolated from over 1600 genera and 2500 species grown worldwide, they are an attractive source of phytochemical therapeutics. The chemical structure and biosynthesis of SQs is complex, and the SQ scaffold represents extraordinary structural variety consisting of both acyclic and cyclic (mono, bi, tri, and tetracyclic) compounds. These structures can be decorated with a diverse range of functional groups and substituents, generating many stereospecific configurations. In this review, the effect of SQs on inflammation will be discussed in the context of their complex chemistry. Because inflammation is a multifactorial process, we focus on specific aspects of inflammation: the inhibition of NF-kB signaling, disruption of NO production and modulation of dendritic cells, mast cells, and monocytes. Although the molecular targets of SQs are varied, we discuss how these pathways may mediate the effects of SQs on inflammation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».