Review on Curcumin Compounds in Turmeric Plants for the Treatment of COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus Disease (COVID-19) is an infectious disease that has a high fatality rate and is spreading quickly throughout the world. The WHO claims that SARS-CoV-2, a brand-new coronavirus strain, is to blame for this outbreak (Severe Acute Respiratory Syndrome Corona Virus-2) and that COVID-19 must be treated with both conventional medical therapy and a combination of modern medicine. The technique of this study, a review of the literature, focused on numerous investigations looking at the potential of curcumin molecules from turmeric to cure the COVID-19 disease. Primary data for scientific papers is gathered from national and international journals through searches on electronic search engines like Google Scholar, Sciencedirect, or PubMed and selected publications are assessed, evaluated, and interpreted by authors. Turmeric contains substances that are immune system boosters, anti-inflammatory, antitumor, antiviral, and antioxidants. Curcumin may prevent a number of viral infections, according to evidence. In vitro testing has shown that the SARS-CoV virus is resistant to curcumin's antiviral properties. It's possible that curcumin can halt viral replication. Curcumin has the potential to treat COVID-19 effectively. Curcumin has antiviral activity that can fight the SARS-CoV-two virus. Treatment with curcumin can change the virus top protein structure, preventing the virus from entering the body and from budding. Future study on the use of curcumin as SARS-Cov-2 virus inhibitory agent is necessary in order to employ it as a novel and long-lasting therapy option for COVID-19 patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle