Torbangun (Coleus amboinicus Lour) Extracts Affect Microbial and Fungus Activities
Notice bibliographique
Résumé
Coleus also known as Torbangun or Ati Ati plants leaves i.e. Coleus amboinicus Lour from Indonesia (CAL-I) and Coleus aromaticus (CAT-M), Pogostemon cablin (PC-M), Coleus blumei–red leaves (CBR-M), Coleus amboinicus– (CAL-M) Coleus blumei –purple leaves (CBP-M) from Malaysia were collected, freeze dried and extracted with aqueous methanol. The effect of the extract was assessed on microbial and fungal activities in relation to their phytochemicals and antioxidants concentrations. The total phenolic content was determined according to the Folin-Ciocalteu method whilst antioxidant activity was assessed using 2, 2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) method. The anti-microbial and anti-fungal activities were assessed by minimum inhibitory concentrations (MIC) and disc diffusion methods. The result indicates that the extracts are rich sources of phytochemicals and antioxidants from the listed plants. When the effect of the extracts was assessed on microbial and fungal activities it was observed that the effect was more pronounced on the gram-positive bacteria compared to gram-negative bacteria. Furthermore, there was strong association between phytochemicals and antioxidants concentration and with the microbial and fungal activities. However, it was not consistent for all types of strains. This study shows that Torbangun plants extracts are rich in phenolic contents therefore; it can be used as free radical scavengers and antimicrobial agent apart from other traditional uses
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».