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Enregistrement W4402282518 · doi:10.26599/fmh.2025.9420029

Protective benefits and mechanisms of <i>Phyllanthus emblica</i> Linn. on aging induced by oxidative stress: a system review

2024· review· en· W4402282518 sur OpenAlexaff
Na Wu, Yao Pan, Qi Liu, Fereidoon Shahidi, Hongyan Li, Fang Chen, Zeyuan Deng, Zhihong Zhang

Notice bibliographique

RevueFood & medicine homology. · 2024
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePhytochemistry and Bioactivity Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesYouth Science Foundation of Jiangxi ProvinceHealth Commission of Jiangxi Province
Mots-clésPhyllanthus emblicaOxidative stressChemistryTraditional medicineMedicinePharmacologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review clarified the nutritional value of Phyllanthus emblica Linn. (PE) and summarized its application prospect as a health food which show anti-aging effects. This review highlighted the latest researches of PE to describe its anti-aging mechanism and related diseases induced by oxidative stress, as well as existing problems and future application directions. In general, PE is a fruit widely consumed in south of Asia, as well as one of the three medicinal plants been selected by the World Health Organization (WHO) for widespread cultivation. Polyphenols (including phenolics, flavonoid, tannins, etc.) are the main bioactive components in PE. Those bioactive compounds show anti-aging effects through scavenging free radicals, preventing mitochondrial damage, anti-triggering lipid peroxidation, and protecting protein structures. The development and research of nutritional foods derived from PE are limited, with most efforts focused on edible fruits and juice beverages. However, there is still significant potential for further high-value utilization of its nutritional properties focus on PE.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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