HPLC Analysis of Mesembrine-Type Alkaloids in Sceletium Plant Material Used as An African Traditional Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sceletium plant species have been reported to contain psychoactive alkaloids, specifically belonging to mesembrine-type alkaloids. Sceletium is presently marketed through health shops and on the internet as dried plant powder and as pharmaceutical dosage forms and purported to be useful in the treatment of psychological disorders. However, there are no validated analytical methods and reference standards of the relevant alkaloids are not commercially available for use in the analysis and quality control of Sceletium products and dosage forms. Hence, the objective of this research was to isolate and characterize appropriate analytical markers for use in the assay and as well as markers for fingerprinting by high performance liquid chromatography (HPLC). METHODS: The separation of the relevant alkaloids was carried out on a C18 column and detected at a UV wavelength of 228 nm. The method was validated and used to assay the mesembrine-type alkaloids namely Δ(7)mesembrenone, mesembranol, mesembrenone, mesembrine and epimesembranol. RESULTS: The calibration curves were found to be linear over the entire concentration range of 400-60,000 ng/ml with correlation coefficients >0.99. The accuracies of the relevant alkaloids were found to be between 94.8 and 103.6% with an inter-day relative standard deviation (RSD) of less than 2.8%. The precision studies showed inter-day RSD's of less than 3%. The recoveries were all within the range of 95 and 105% (RSD <4.5%) and the limits of quantitation (LOQ) and detection (LOD) were found to be 100 and 200 ng/ml respectively using the respective S/N ratios of 3 and 10. Conclusions. An HPLC method for the quantitative analysis of Δ(7)mesembrenone, mesembranol, mesembrenone, mesembrine and epimesembranol in Sceletium plant material has been developed and validated. This assay method can be applied for the quality control of Sceletium plant material which is used as an African Traditional Medicine for the treatment of psychological disorders.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».