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Enregistrement W7006503332

Valorisation phytochimique et biologique des extractibles de bois de pin blanc

2023· other· fr· W7006503332 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingFilter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme le montre le contexte sanitaire actuel, il existe encore un fort besoin de découverte de nouveaux médicaments pouvant agir sur un éventail de pathologies. Dans cette perspective, il faut admettre que les plantes demeurent une source privilégiée de composés bioactifs utiles. En effet, il est estimé que plus de 60 % des médicaments sont d’origine naturelle (produits naturels, dérivés de produits naturels, imitation synthétique de produits naturels, produits biologiques ou directement à base de plantes). La nature représente donc une source importante de composés bioactifs, et il existe toujours une grande proportion de plantes qui n’ont pas été étudiées et encore moins valorisées. À ce titre, la forêt boréale représente une banque potentielle de produits naturels pouvant faire l’objet de nouvelles voies de valorisation fine. Le pin blanc (Pinus strobus), qui est le plus grand conifère de l’est du Canada, démontre un intérêt en raison de l’activité antifongique qui le caractérise. À ce jour, peu d’études ont été réalisées sur ce dernier, bien qu’il soit utilisé depuis longtemps dans la médecine traditionnelle des Premières Nations pour le traitement de la douleur, des infections et de l’inflammation. C’est dans cette optique que ce projet de recherche s’est penché sur l’activité biologique des extractibles de bois de pin blanc, l’identification des composés responsables des activités ciblées ainsi que la caractérisation structurale de ces derniers. Le fractionnement bioguidé de l’extrait éthanolique a permis l’obtention de six fractions enrichies en composés polyphénoliques, dont deux fractions se démarquaient par leur activité antifongique, antioxydante et anti-inflammatoire. Les étapes de séparation subséquentes ont mené à l’identification de seize composés purs, soit le monométhyléther de pinosylvine, la pinocembrine, la 3-acétoxy-5, 7-dihydroxy-6-méthyl-flavanone, la cryptostrobine, la 3,5,7-trihydroxy-6-méthyl-flavanone, la tectochrysine, le monométhyléther de dihydropinosylvine, la chrysine, la 3-acétate pinobanksine, l’acide 7-oxo-dihydroabiétique, l’acide 12-hydroxyabiétique, l’ acide 7-oxo-13-isopimara-8,15-dién-18-oïque, le 1-monoglycéride d’acide pinolénique, le 1-monoglycéride d’acide linoléique, le diméthyléther de pinosylvine et la pinostrobine. Parmi les composés isolés, ce sont le monométhyléther de pinosylvine ainsi que la pinocembrine qui présentaient les meilleures activités biologiques. Respectivement, les résultats antioxydants ORAC étaient de 18 ± 1 μmol TE/μmol et de 17,3 ± 0,1 μmol TE/μmol, tandis que l’IC90 mesurée contre Candida albicans (activité antifongique) étaient de 28 ± 2 μM et de 38 ± 4 μM, pour une activité cytotoxique plutôt faible envers les cellules saines WS-1 avec des IC50 variant entre 192 μM et 200 μM. De plus, une activité anti-inflammatoire a été observée pour le monométhyléther de pinosylvine, avec une IC50 de la production d’oxyde nitrique chez RAW 264.7 de 53 ± 2 μM. Le dosage sur HPLC-DAD de ces deux composés d’intérêt au sein de l’extrait éthanolique de départ a donné des concentrations massiques sur masse sèche de 43,0 ± 0,5 mg/g pour le monométhyléther de pinosylvine et de 6,8 ± 0,2 mg/g pour la pinocembrine, suggérant que le monométhyléther de pinosylvine est le composé le plus prometteur pour le développement de produits à haute valeur ajoutée. Finalement, un essai de glycosylation a été réalisé pour améliorer l’hydrosolubilité de ce stilbène, et ainsi augmenter le nombre de voies de valorisation éventuelles. Le glucoside a été formé avec une seule étape de synthèse, sans groupements protecteurs, ce qui apporte une valeur ajoutée à ce projet de recherche.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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