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Enregistrement W4390048613 · doi:10.3390/microbiolres15010005

Bioactive Diepoxy Metabolites and Highly Oxygenated Triterpenoids from Marine and Plant-Derived Bacteria and Fungi

2023· article· en· W4390048613 sur OpenAlexaff
Valery M. Dembitsky

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensLethbridge College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTerpeneAntifungalPlant use of endophytic fungi in defenseTerpenoidAntimicrobialIsolation (microbiology)Computational biologyBotanyBiochemistryMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the diverse array of biologically active compounds derived from microbial symbionts, particularly focusing on the isolation and characterization of diepoxides, highly oxygenated triterpenoids, secosteroids, ergostane-type steroids, and meroterpenoids from various marine and plant-derived fungi. We highlight significant discoveries such as vitamin D variants from fungal species, unique sesterterpenoids from mangrove endophytic fungi, and secosteroids with potential medicinal applications. The study delves into the structural uniqueness and bioactivities of these compounds, including their anti-inflammatory, antibacterial, antifungal, antiviral, and cytotoxic effects. Notable findings include the isolation of compounds with significant activity against cancer cell lines, the inhibition of acetylcholinesterase, and promising antifouling properties. This work underscores the potential of microbial symbionts as a rich source of novel bioactive compounds with diverse therapeutic applications, highlighting the importance of marine and fungal biodiversity in drug discovery and development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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