Characteristics and Antioxidant Activities of Silymarin Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Silymarin, a well known hepatoprotective drug, has been routinely used in treating liver disorders. However, its bioavailability and therapeutic efficiency are limited by the poor aqueous solubility. In this study, we used the nanoprecipitation technique to develop a nanoparticles system to improve the solubility of silymarin. The newly developed silymarin nanoparticles were characterized for mean particle size, morphology, intermolecular interaction, crystalline features and dissolution property, as well as assessing for antioxidant activities. Results indicated that a drastic change in the physiochemical properties of silymarin was noted in the form of nanoparticles, as displayed by the extremely small particle size (46.1 +/- 1.73 nm), the formation of intermolecular hydrogen bonding between silymarin and matrix of nanoparticles, and the rendering of amorphous state. These phenomena have contributed to the enhanced dissolution property of silymarin nanoparticles, as well as a greater potency in DPPH radical scavenging, anti-superoxide anion formation, and superoxide anion scavenging activities than the crude silymarin. The present study concludes that silymarin nanoparticles have an improved physicochemical property as demonstrated by an increased solubility and enhanced antioxidant activities.
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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) | 0,000 | 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 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 ».