Systematic Review of Anti-Inflammatory and Antiviral Properties of <i>Glycyrrhiza</i>
Notice bibliographique
Résumé
Glycyrrhiza spp., a commonly used medicinal herb originating from plants of the genus Glycyrrhiza spp., exhibits significant anti-inflammatory and antiviral activities.The primary bioactive components of licorice include flavonoids, triterpenoids (including glycyrrhizic acid), polysaccharides, and other secondary metabolites.Many studies have reported that these compounds intervene in inflammation and viral infections through regulating various inflammatory mediators such as TNF-α, IL-1β, IL-6, key signaling pathways such as NF-κB, MAPK, JAK/STAT immune cell functions, and antioxidant and cytoprotective effects.The molecular mechanisms underlying the antiviral activity of licorice against viral replication and invasion have also been systematically explored both in vitro and in vivo.In recent years, critical roles of multi-omics approaches (genomics, proteomics, metabolomics), systems biology, and network pharmacology have been demonstrated in the study of the action mechanism of licorice bioactives, while the application of artificial intelligence and big data provides new instruments in the research of natural products.Licorice has the potential to be used in anti-inflammatory and antiviral therapy, as indicated by clinical studies, although its pharmacokinetics, bioavailability, standardized extraction, and safety need further assessment.The study will systematically summarize the progress, mechanisms, and application prospects of the anti-inflammatory and antiviral activities of licorice, providing theoretical guidance for the development of natural drugs, public health, and clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».