Physiological and Ecological Mechanisms and Metabolic Pathway Analysis of Active Compound Accumulation in <i>Leonurus japonicus</i> Houtt.
Notice bibliographique
Résumé
Leonurus japonicus Houtt. is a commonly used medicinal plant in traditional Chinese medicine. It contains many active ingredients, such as alkaloids, flavonoids and diterpenoids, so it is widely used in gynecology, cardiovascular and cerebrovascular diseases, and anti-inflammation, etc. In recent years, multi-omics studies and molecular biology research have gradually clarified how these major active components (such as leonurine, tribulus terephthine, diterpenoids, etc.) accumulate in different organs and under different environments. At the physiological level, some key enzymes (such as ADC, UGT, and SCPL) are very important. The gene clusters they belong to have been amplified and new functions have emerged. These changes have made the synthesis of active ingredients smoother and also given them more obvious accumulation characteristics in plants. Environmental factors can also have an impact, such as pH, climate, soil and geographical location. These conditions can change the supply of substrates and the activity of enzymes, thereby affecting the content of active ingredients. The study of metabolic pathways can not only assist in molecular breeding and more precise cultivation, but also provide a scientific basis for the quality control of medicinal materials and the development of new drugs. In the future, under the perspective of systems biology, integrating multi-omics data and combining it with gene function verification and ecological adaptation research is expected to promote more efficient molecular regulation of the active components of Leonurus japonicus. At the same time, it can also facilitate the sustainable utilization of resources and the modern development of their medicinal value.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».