Computational analysis of therapeutic potential for simplified Piper. spp- derived medicinal mixtures in anxiety, sleep, pain and seizure
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytomedicines have played a vital role in traditional medical systems globally, particularly in providing culturally relevant and accessible healthcare solutions. Piper methysticum , known as Kava, is a traditional Pacific Island phytomedicine with clinically validated anxiolytic properties, primarily attributed to its Kavalactones. However, the biogeographically restricted distribution of Piper methysticum and the ecological and cultural concerns surrounding its widespread adoption highlight the need to explore alternative sources within the Piper genus. This study investigates whether other species within the Piper genus, used phytomedically in non-Pacific contexts, exhibit similar therapeutic efficacy for anxiety, stress, and related disorders including Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD). We employed a computational approach utilizing a novel data platform of non-Western phytomedical pharmacopeias to analyze the secondary metabolomes of various Piper species. Network analysis and multidimensional data projections were used to compare the chemical composition and therapeutic indications of these species with those of Piper methysticum . Our findings suggest that while Kavalactones are predominantly unique to Piper methysticum , other Piper species also contain bioactive compounds associated with anxiolytic and stress-relieving effects. These results provide insight into the potential for culturally and biogeographically contextualized approaches to PTSD treatment, beyond the exclusive use of Kava, and lay the groundwork for future research into alternative phytomedicinal therapies within the Piper genus.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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