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Enregistrement W4408876402 · doi:10.1002/cbdv.202403352

Natural Products in <i>Cyperus</i> Species (<i>Cyperaceae</i>): Phytochemistry, Pharmacological Activities, and Biosynthesis

2025· review· en· W4408876402 sur OpenAlexaff
Doris E. Ekayen, Conrad V. Simoben, Cyril T. Namba-Nzanguim, Lina N Nubed, Dieudonné Lemuh Njimoh, Vincent de Paul N. Nziko, Rajeev K. Singla, Christopher A. Ebot-Arrey, Emmanuel Acha Asongalem, Andrew Enow Egbe, Kennedy O. Abuga, Rajshekhar Karpoormath, E. Joel Loveridge

Notice bibliographique

RevueChemistry & Biodiversity · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerpenoidCyperusCyperaceaeChemistryPhytochemistryAntimicrobialNatural productPlumbaginTraditional medicineBotanyBiologyBiochemistryOrganic chemistryPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The review provides an update on the traditional uses, geographical distribution, pharmacological activities, biosynthesis, and mechanisms of action of potent natural products derived from Cyperus species. Cyperus species are widely distributed in the tropical and subtropical regions across the globe. Cyperus is the second-largest genus in this family with about 950 species. Since 1964, a total of about 403 natural products have been isolated from 43 Cyperus species, including terpenoids (51.61%), flavonoids (17.37%), stilbenoids (6.45%), quinones (5.71%), aromatics (7.69%), coumarins (5.21%), and other compounds (5.96%). The isolated compounds displayed anticancer, antiviral, antidiabetic, antimicrobial, antidepressant, and other activities. Terpenoids and flavonoids are the most abundant class of natural products that have been isolated from Cyperus species. The biosynthesis of some terpenoids and flavonoids has been provided in the paper. Natural products isolated from Cyperus species have demonstrated interesting in vitro activities that warrant further scientific investigations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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