Phenolics, antioxidant and anti-inflammatory activities of Melia azedarach extracts
Notice bibliographique
Résumé
Summary. The leaf, seed and almonds of Melia azedarach grown in Algeria were defatted and extracted with three solvents, aqueous (70%, v/v) acetone, (80%) ethanol and water and evaluated for antioxidant activity in relation to phenolic contents. Defatting improved the total phenolic and tannin contents and antioxidant activities of extracts. Aqueous ethanol (50%) extracted the highest level of total phenolics from the leaf at about 98 mg/g catechin equivalent exhibiting the strongest antioxidant (139 mg/g Trolox equivalent). The defatted aqueous ethanol (50%) leaf extract induced the least lipid peroxidation, an indicator for mitigating oxidative stress. Melia azedarach water and aqueous ethanol (50%) leaf extracts contained considerable amounts of quercetin derivatives and rutin (7-13 and 5-10 mg/g of dry weight, respectively) and exerted strong anti-inflammatory effects by inhibiting human monoacylglycerol lipase (MAGL). Industrial relevance. Immunity ingredients, in addition to their potent antioxidant activity, are of significant interest in nutraceuticals particularly of naturally derived compounds that reduce the risk of disease and conditions. The present study demonstrates that Melia azedarach water and aqueous ethanol (50%) leaf extracts exhibit strong antioxidant and anti-inflammatory activity by inhibiting human monoacylglycerol lipase (MAGL). Human MAGL inhibitors are rarely found naturally and its presence in natural products, particularly in Melia azedarach extracts provides a venue for its use mitigating CNS diseases where the imbalance of endocannabinoids plays a major role. Keywords. Melia azedarach ; antioxidant activity; anti-inflammatory; lipid peroxidation; lipase inhibition
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».