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Enregistrement W4400869389 · doi:10.1080/14786419.2024.2378201

Insights from degradation studies of alpha mangostin from <i>Garcinia mangostana</i> : key findings

2024· article· en· W4400869389 sur OpenAlexaff
Pratixha M. Palkar, Shital B. Palghadmal, S.S. Mane, Priti Darne, Shankar Vidhate, Nisha Mehta, Sriram Padmanabhan

Notice bibliographique

RevueNatural Product Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarcinia mangostanaKey (lock)Traditional medicineDegradation (telecommunications)ChemistryComputer scienceMedicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study emphasises the necessity of substantiating the stability of plant-derived bioactive compounds for their therapeutic effectiveness in pharmaceutical production. The limelight is on alpha-mangostin (AM), a xanthone from Garcinia mangostana L., renowned for its diverse biological properties. Acid exposure during a forced degradation study on AM resulted in degraded alpha-mangostin (DAM) formation, with structural modifications of the two prenyl groups at C2 and C8 positions as determined by NMR and HRMS analysis. Other conditions (temperature, humidity, photolytic, oxidative, and alkaline) showed a minimal impact on AM. DAM, although showed antibacterial activity at concentration higher than AM (MIC values for AM: 0.39–1.56 µg/mL; DAM: >25 µg/mL), it exhibited potential for binding with Glucosyltransferase-SI from Streptococcus mutans and human Acetylcholinesterase in molecular docking simulations, comparable to AM. This suggests, the importance of prenyl group at C2 and C8 positions for AM’s potent antibacterial activity and the decreased activity of DAM is due to lack of the prenyl groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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