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Enregistrement W7163374983 · doi:10.33545/27067009.2024.v6.i2b.207

Establishing antitussive pseudoephedrine alkaloid preparations from ecuadorian yasuni canopy emergent cecropia latex collections at research tower platforms

2024· article· W7163374983 sur OpenAlexaboutno aff
Travis Huntington, Nicole Thibault

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmacognosy and Pharmaceutical Sciences · 2024
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudoephedrineCitric acidAlkaloidCecropiaPhytochemicalFraction (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can canopy-emergent latex sources from tropical Cecropia species offer a viable route to antitussive pseudoephedrine alkaloid preparations? This research addressed that question by collecting latex from Cecropia peltata trees at tower platforms in Ecuador's Yasuni National Park during the wet season of 2022. Fresh latex was stabilized with citric acid buffer on-site, then transported under cold-chain conditions to the Saskatoon School of Phytopharmacology for phytochemical workup. Sequential extraction with ethanol, methanol, and aqueous solvents produced five distinct fractions. Each fraction was screened for pseudoephedrine content by high-performance liquid chromatography coupled with diode-array detection. The ethanol fraction gave the highest pseudoephedrine yield at 3.87 mg/g dry latex, followed by the methanol fraction at 2.14 mg/g. Antitussive activity was tested in a citric acid-induced cough model adapted from earlier guinea pig protocols. The ethanol fraction suppressed cough frequency by 92.7% at 50 mg/kg body weight, outperforming the reference drug dextromethorphan at an equal dose. Thin-layer chromatography and infrared spectroscopy confirmed alkaloid identity. Results point toward Cecropia latex as a promising raw material for antitussive preparations, though standardization and toxicology work remain necessary before any clinical translation.

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 savante0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,369 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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