Screening BVOCs in Cypress Cones to Improve Anxiety and Insomnia and Target Prediction
Notice bibliographique
Résumé
The Cypress ( Platycladus orientalis (L.) Franco) cones have a unique aroma and are commonly used in pillow fillings to alleviate anxiety and insomnia. In this study, gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was employed to extract and analyze the biogenic volatile organic compounds (BVOCs) from Cypress cone shells, identifying a total of 28 components, with terpenoids comprising over 99% of the total. α-Pinene was the predominant component, accounting for 67% of the total content (176.328 μg/g). Target prediction identified significant interactions between 14 BVOCs and 19 protein targets, with (-)-α-Pinene, limonene, bornyl acetate, and 3-carene being potential key components for alleviating anxiety and insomnia. The primary targets were VDR (Vitamin D receptor), AchE (Acetylcholinesterase), CTSD (Cathepsin D), TRPV1 (Transient Receptor Potential Cation Channel Subfamily V Member 1), CNR2 (Cannabinoid receptor 2), and PPARα (Peroxisome proliferator-activated receptor alpha), which are mainly involved in neurotransmission and circadian rhythm regulation. Molecular docking simulations showed that the binding of α-Pinene and β-caryophyllene to PPARα and CNR2 proteins was primarily driven by hydrophobic forces, with binding energies ranging from -5.17 to -7.83 kcal/mol, suggesting that these BVOCs might alleviate anxiety and insomnia by influencing related functional proteins. This study reveals the potential mechanisms by which Cypress cone shells may help alleviate anxiety and insomnia.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».