Editorial: Natural products as drivers in drug development for neurodegenerative disorders
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Natural products as drivers in drug development for neurodegenerative disordersThe prevalence of neurological disorders (NDs) is a large and increasing health burden worldwide and is one of the emerging reasons for morbidity, mortality, and cognitive impairment in aging.Impact of NDs is expected to significantly increase in the next decades due to the progressive aging of the world society (Feigin and Vos, 2019).In the specific case of neurodegenerative process, it leads to malfunctions and cellular death, which seems to be triggered by a set of complex biological mechanisms, such as protein aberrant aggregation, mitochondrial dysfunction, oxidative stress, defective protein quality control, and degradation pathways, stress granules, and maladaptive immune response (Moujalled et al., 2021).Despite the advances achieved, the effectiveness of current drugs to control, delay, or block the NDs progression is still limited (Durães et al., 2018).Thus, the discovery and development of new therapeutic agents that can improve the currently therapeutic regimes are of utmost importance.Accordingly, a large focus has been placed on the potential of natural products (NPs) as new natural neuroprotective agents, essentially due to their scaffold diversity, structural complexity, and ability to activate several intracellular signaling pathways through distinct mechanisms of action while presenting fewer side-effects (Alghamdi et al., 2022).Over the last decades, nature has revealed to be a prolific source of unparalleled structurally active metabolites, with a broad spectrum of biological activities, including antibacterial, antifungal, anticancer, antifouling, antioxidant, antiinflammatory, and neuroprotective properties (Grkovic et al.,
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,014 |
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 ».