Effects of super-class cannabis terpenes beta-caryophyllene and alpha-pinene on zebrafish behavioural biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Terpenes possess a wide range of medicinal properties and are potential therapeutics for a variety of pathological conditions. This study investigated the acute effects of two cannabis terpenes, β-caryophyllene and α-pinene, on zebrafish locomotion, anxiety-like, and boldness behaviour using the open field exploration and novel object approach tests. β-caryophyllene was administered in 0.02%, 0.2%, 2.0%, and 4% doses. α-pinene was administered in 0.01%, 0.02%, and 0.1% doses. As α-pinene is a racemic compound, we also tested its (+) and (-) enantiomers to observe any differential effects. β-caryophyllene had only a sedative effect at the highest dose tested. α-pinene had differing dose-dependent effects on anxiety-like and motor variables. Specifically, (+)-α-pinene and (-)-α-pinene had significant effects on anxiety measures, time spent in the thigmotaxis (outer) or center zone, in the open field test, as well as locomotor variables, swimming velocity and immobility. (+ /-)-α-pinene showed only a small effect on the open field test on immobility at the 0.1% dose. This study demonstrates that α-pinene can have a sedative or anxiolytic effect in zebrafish and may have different medicinal properties when isolated into its (+) or (-) enantiomers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».