Naturally occurring furofuran lignans: structural diversity and biological activities

木脂素 化学 植物化学 抗菌剂 天然产物 辛烷值 立体化学 有机化学
作者
Wenhui Xu,Ping Zhao,Meng Wang,Qian Liang
出处
期刊:Natural Product Research [Taylor & Francis]
卷期号:33 (9): 1357-1373 被引量:76
标识
DOI:10.1080/14786419.2018.1474467
摘要

Furofuran lignans containing the 2,6-diaryl-3,7-dioxabicyclo[3.3.0]octane skeleton, represent one of the major subclasses of the lignan family of natural products. Furofuran lignans feature a wide variety of structures due to different substituents at aryl groups and diverse configurations at furofuran ring. Moreover, they exhibit a wide range of significant biological activities, including antioxidant, anti-inflammatory, cytotoxic, and antimicrobial activities. This review summarizes source, phytochemistry, and biological activities of 137 natural furofuran lignans isolated from 53 species in 41 genera of 27 plant families for the last 20 years, which provides a comprehensive information for further research of these furofuran lignans as potential pharmaceutical agents.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
顾瞻完成签到,获得积分10
刚刚
豌豆完成签到 ,获得积分10
1秒前
科研通AI6.3应助文若采纳,获得10
1秒前
zhz发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
yanlulu完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
田様应助李艳霞采纳,获得10
2秒前
3秒前
wu完成签到 ,获得积分10
4秒前
爱本质无异完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
薛诗棋发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI2S应助温柔的蛋挞采纳,获得10
5秒前
天真的乌发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
7秒前
7秒前
177发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
汘沅完成签到,获得积分10
8秒前
177发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
科研通AI6.4应助常温可乐采纳,获得10
9秒前
9秒前
177发布了新的文献求助10
9秒前
177发布了新的文献求助10
9秒前
情怀应助sjc采纳,获得10
10秒前
10秒前
177发布了新的文献求助10
10秒前
Albert_Z发布了新的文献求助10
10秒前
aganer发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
领导范儿应助QQ采纳,获得30
12秒前
12秒前
讨厌的人都去SPA完成签到 ,获得积分10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443941
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257724
关于积分的说明 17588668
捐赠科研通 5502688
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2901147
邀请新用户注册赠送积分活动 1878140
关于科研通互助平台的介绍 1717562