Harnessing <i>Jasminum</i> Bioactive Compounds: Updated Insights for Therapeutic and Food Preservation Innovations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Jasminum genus, renowned for its aromatic flowers, has been used in traditional medicine across various cultures for its therapeutic properties. Recently, scientific interest has focused on the bioactive compounds present in Jasminum species, highlighting their potential applications in health and food preservation. This review evaluates the phytochemical composition of Jasminum species, emphasizing their therapeutic and preservative roles while identifying research gaps. A comprehensive literature search was conducted using major scientific databases, including PubMed, Scopus, and Web of Science, focusing on studies from the last two decades. The review includes peer‐reviewed articles that provide robust methodologies and detailed results regarding the biological activities of Jasminum species. Findings reveal that Jasminum is rich in bioactive compounds such as terpenoids, flavonoids, and phenolic acids, contributing to significant antioxidant, anti‐inflammatory, antimicrobial, and anticancer properties. Scientific evidence supports traditional uses, such as treating headaches and infections. Additionally, Jasminum extracts have shown promise as natural food preservatives due to their potent antimicrobial activity. However, the review identifies significant variability in study methodologies and a lack of clinical trials, which limit the generalizability and application of these findings. Jasminum species possess a diverse phytochemical profile that holds promise for advancing health and food preservation applications. Future research should prioritize standardizing methodologies and conducting clinical trials to validate their efficacy. Bridging the gap between traditional knowledge and modern science will unlock the full potential of Jasminum as a multifaceted resource for health and nutrition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle