Antibacterial activities of the methanol extracts of ten Cameroonian vegetables against Gram-negative multidrug-resistant bacteria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many edible plants are used in Cameroon since ancient time to control microbial infections. This study was designed at evaluating the antibacterial activities of the methanol extracts of ten Cameroonian vegetables against a panel of twenty nine Gram negative bacteria including multi-drug resistant (MDR) strains. METHODS: The broth microdilution method was used to determine the Minimal Inhibitory Concentrations (MIC) and the Minimal Bactericidal Concentrations (MBC) of the studied extracts. When chloramphenicol was used as a reference antibiotic, the MICs were also determined in the presence of Phenylalanine-Arginine β-Naphtylamide (PAβN), an efflux pumps inhibitor (EPI). The phytochemical screening of the extracts was performed using standard methods. RESULTS: All tested extracts exhibited antibacterial activities, with the MIC values varying from 128 to 1024 mg/L. The studied extracts showed large spectra of action, those from L. sativa, S. edule, C. pepo and S. nigrum being active on all the 29 bacterial strains tested meanwhile those from Amaranthus hybridus, Vernonia hymenolepsis, Lactuca.carpensis and Manihot esculenta were active on 96.55% of the strains used. The plant extracts were assessed for the presence of large classes of secondary metabolites: alkaloids, anthocyanins, anthraquinones, flavonoids, phenols, saponins, steroids, tannins and triterpenes. Each studied plant extract was found to contain compounds belonging to at least two of the above mentioned classes. CONCLUSION: These results confirm the traditional claims and provide promising baseline information for the potential use of the tested vegetables in the fight against bacterial infections involving MDR phenotypes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».