Phenolic Compounds in Bacterial Inactivation: A Perspective from Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic compounds are natural substances that are produced through the secondary metabolism of plants, fungi, and bacteria, in addition to being produced by chemical synthesis. These compounds have anti-inflammatory, antioxidant, and antimicrobial properties, among others. In this way, Brazil represents one of the most promising countries regarding phenolic compounds since it has a heterogeneous flora, with the presence of six distinct biomes (Cerrado, Amazon, Atlantic Forest, Caatinga, Pantanal, and Pampa). Recently, several studies have pointed to an era of antimicrobial resistance due to the unrestricted and large-scale use of antibiotics, which led to the emergence of some survival mechanisms of bacteria to these compounds. Therefore, the use of natural substances with antimicrobial action can help combat these resistant pathogens and represent a natural alternative that may be useful in animal nutrition for direct application in food and can be used in human nutrition to promote health. Therefore, this study aimed to (i) evaluate the phenolic compounds with antimicrobial properties isolated from plants present in Brazil, (ii) discuss the compounds across different classes (flavonoids, xanthones, coumarins, phenolic acids, and others), and (iii) address the structure-activity relationship of phenolic compounds that lead to antimicrobial action.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».