Insights into therapeutic potential and practical applications of natural toxins from poisonous mushrooms
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
IntroductionMushrooms, belonging to the phyla Ascomycota and Basidiomycota, comprise approximately 14,000 known species, among which a small fraction are toxic. While toxic mushrooms are primarily associated with adverse health effects, recent research highlights their potential as sources of bioactive compounds with promising therapeutic applications.MethodsA systematic review was conducted using four major electronic databases: Web of Science, Google Scholar, PubMed, and ScienceDirect. The literature search, completed on July 1, 2024, utilized keywords including "Poisonous mushrooms," "Mushroom toxins," "Mycotoxins," "Beta-glucans," "Psilocybin," and "Therapeutic applications." Articles were selected based on specific inclusion criteria, focusing on studies investigating the biochemical, toxicological, and pharmacological properties of toxic mushroom compounds. Studies unrelated to mushrooms, non-peer-reviewed sources, or those with outdated or incomplete data were excluded.ResultsThis review examines key toxic mushroom compounds such as amanitins, phallotoxins, ibotenic acid, muscimol, orellanine, and gyromitrin, emphasizing their biosynthesis, structural features, and health effects. Despite their toxicity, compounds like beta-glucans, polysaccharides, lectins, and psilocybin exhibit immune-modulating, anticancer, and neuroprotective properties. These bioactive compounds have shown promise in targeting cancer stem cells and enhancing neurotransmitter activity, positioning them as potential therapeutic agents.DiscussionUnderstanding the therapeutic potential of toxic mushroom-derived bioactive compounds bridges toxicology and pharmacology, offering novel avenues for drug discovery. Comparative analysis with existing treatments highlights their unique advantages in modern medicine.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle