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Enregistrement W4411920466 · doi:10.54085/ap.2025.14.1.23

A comprehensive review on exploring the potentials of medicinal coleus (Coleus forskohlii Briq.) in the pharmaceutical industry

2025· review· en· W4411920466 sur OpenAlexaboutno aff
K. Rajamani, L. Pugalendhi, M. R. Anand, P. Veeramani, R Vijayan

Notice bibliographique

RevueAnnals of Phytomedicine An International Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColeusTraditional medicineBotanyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medicinal coleus contains fasciculated tubers, which are used to extract a diterpenoid active compound known as forskolin.This plant is reported in Nepal, Burma, India and Thailand.The products of coleus and related products are exported to the USA, Poland, South Korea, Australia, Japan, Italy, Spain, South Africa, and Canada.The leaves of coleus contain rich quantities of flavones, flavonols and polyphenols besides their antioxidant properties.From Coleus forskohlii Briq., A and B froms forskoditerpenoside and supplementary forms of diterpenoids were also recorded besides traceable quantities of citronellal, aamyrin, -sitosterol, betulinic acid, a-cedrol, and a-cedren.For centuries, it has been used in Ayurvedic medicine to address conditions such as underactive thyroid, heart disease, and respiratory disorders.In modern clinical studies, it has been demonstrated that it may benefit the treatment of asthma, angina, psoriasis, as well as the prevention of cancer metastases.Forskohlin significantly decreases body fat and promotes the leanness of the body and is believed to function as an antidepressant by increasing cAMP levels.Forskolin has the ability to prevent the synthesis of histamine, eotaxin, and interleukins and possesses a specific actions that hamper pathways involved in growth and survival of colon cancer cell.Forskolin is generally considered safe when used appropriately, but like any supplement, it can have side effects and potential toxicity, especially when taken in excessive amounts or combined with certain medications.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,129 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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