Chemical Composition, Antibacterial and Antioxidant Activities of Leaves Essential Oils from Syzygium cumini L., Cupressus sempervirens L. and Lantana camara L. from Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Leaves essential oils of Syzygium cumini L. Cupressus sempervirens L. and Lantana camara L., from Alexandria, Egypt were analysed by Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). The antibacterial and antioxidant activities were assessed for each oil using minimum inhibitory concentrations (MICs) and 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) methods; respectively. The main oil constitutes were alpha-pinene (17.53%), alpha-terpineol (16.67%) and alloocimene (13.55%) in S. cumini, trans-caryophyllene (15.57%) and alpha-humulene (9.16%) in L. camara and cedrol (21.29%), delta3-carene (17.85%) and alpha-pinene (6.9%) in C. Sempervirens. The antibacterial activity was studied against some bacterial strains. The oil of S. cumini demonstrated strong inhibition activity against the tested bacterial strains. The total antioxidant activity (TAA %) was 11.13, 9.13, 3.13% for S. cumini, L. camara and C. sempervirens, respectively. Our work revealed that the studied leaf oils are new promising potential sources of antioxidants and antibacterial compounds and good future practical applications for human and plant health.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».