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Enregistrement W1656124632 · doi:10.5539/ijc.v7n2p68

Antibacterial and Chemical Properties of Chromatographic Fractions of Acidic Metabolites from Garcinia Kola Seed Extract

2015· article· en· W1656124632 sur OpenAlexvenueno aff
Ogbuneke Uka, C. Okoroiwu, Onu L., U. Onyeocha, Everest A. EJele

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryGarcinia kolaGarciniaChromatographyCiprofloxacinBacteriaAntibioticsAntibacterial activityColumn chromatographyTraditional medicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acidic metabolites were precipitated from ethanolic extract of Garcinia kola seed and fractionated by column chromatography to obtain three fractions AM1, AM2, and AM3. Chemical test on the acidic metabolites and the fractions showed they were mainly flavonoids. In vitro antibacterial screening of the fractions showed they possessed antibacterial activity. They inhibited the growth of five human test bacterial isolates: Coliform bacilli, Escherichia coli, Salmonella spp., Staphylococcus aureus and Streptococcus spp. Their inhibition zone diameters ranged from 8 mm to 26 mm. The standard control antibiotic Ciprofloxacin gave inhibition zone diameters ranging from 18 mm to 20 mm, at the same concentration of 100 mg/ml for the same test bacteria. It was concluded that with appropriate standardization, the three fractions from the acidic metabolites of ethanolic extract of seed of Garcinia kola could effectively complement the existing antibiotics with beneficial health effect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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