Advances in Biosynthetic Pathways of Phenylpropanoids in <i>Angelica sinensis</i>
Notice bibliographique
Résumé
As one of the most representative medicinal plants of traditional Chinese medicine, Angelica sinensis contains a variety of bioactive constituents, in which phenylpropanoids serve as major functional compounds and are reported to possess significant pharmacological activities, involving antioxidant, anti-inflammatory, immunomodulatory, circulatory-enhancing, and neuroprotective effects.In the context of advances in molecular biology, metabolomics, and synthetic biology, great progress has been made in recent years regarding the investigation into the biosynthetic pathways of phenylpropanoids in A. sinensis.This study firstly describes the structural characteristics and classification of phenylpropanoids, outlines their distribution pattern and functional relevance in A. sinensis, and highlights recent progress regarding the identification of key biosynthetic enzymes, including PAL, C4H, 4CL, COMT, and CCoAOMT, regulatory factors (including transcription factors such as MYB, bHLH, and WRKY), and associated signaling mechanisms.Furthermore, it summarizes the application of multi-omics integration, gene editing, metabolic engineering, and synthetic biology platforms in unlocking biosynthetic mechanisms and enhancing the production of target compounds.In addition, this review considers the influence of environmental conditions, developmental stages, and hormonal signaling on phenylpropanoid biosynthesis.This study provides fundamental theoretical insights into the comprehensive biosynthetic network of phenylpropanoids in A. sinensis and lays a foundation for their innovative development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».