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Enregistrement W7017359910

Antioxidant activity of Tibetan plant remedies used for cardiovascular disease

2000· dissertation· en· W7017359910 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2000
Typedissertation
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueGinger and Zingiberaceae research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntioxidantTBARSMyristica fragransDPPHThiobarbituric acidHydroxytyrosol
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antioxidant activity was measured in 14 plant species incorporated in more than 30% of Tibetan medicines used for cardiovascular disease and related symptoms according to indigenous pharmacopoeias. The study was undertaken in order to explore possible dietary/medicinal elements which may contribute to the reportedly low incidence of cardiovascular disease among Tibetan highlanders despite high hematocrit levels and a high saturated fat/low fruit and vegetable diet. Extracts of Terminalia chebula, Syzygium aromaticum, Aquilaria agallocha, Santalum album, Amomum subulatum, Justicia adhatoda and Myristica fragrans were strong scavengers of the 1,1 diphenyl-2-picryl-hydrazyl (DPPH) radical (P < 0.05). Cu2+-catalyzed low-density lipoprotein (LDL) oxidation was measured in vitro using thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) formation and monitoring change in absorbency at 234 rim from conjugated dienes. The hexane fraction of S. aromaticum significantly reduced LDL susceptibility to oxidation (1339.96 +/- 7.01 min. lag time, P < 0.05), more than three times longer than TroloxRTM (431.02 +/- 21.19 min). Results of TBARS (90 min.: r = 0.71, P < 0.005; 180 min.: r = 0.74, P < 0.005) and DPPH (r = 0.69, P < 0.05) assays positively correlated to conjugated dienes formation. Our results suggest that these plants are likely to contribute to the therapeutic effects of traditional drugs used to treat cardiovascular disease.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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