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Enregistrement W2100321786 · doi:10.18433/j3330x

Medicinal use of Sceletium: Characterization of Phytochemical Components of Sceletium Plant Species using HPLC with UV and Electrospray Ionization – Tandem Mass Spectroscopy

2015· article· en· W2100321786 sur OpenAlexvenueno aff
Srinivas Patnala, Isadore Kanfer

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical synthesis and alkaloids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRhodes University
Mots-clésChemistryElectrospray ionizationPhytochemicalTandem mass spectrometryElectrosprayChromatographyMass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Sceletium plants have been used for its medicinal properties for centuries. However, there is a wide range of Sceletium plant species in which various alkaloidal components such as ∆7mesembrenone, mesembrenol, mesembranol, mesembrenone, mesembrine hydrochloride, epimesembranol and, sceletium A4 differ between species. Hence, to ensure the quality of Sceletium products used as a medicine, it is imperative to identify the appropriate species using both botanical and chemical methods. The chemical approach to identify and characterize the phytochemical composition of a particular species facilitates the choice of species that will provide the purported therapeutic outcome. Hence, specific analytical methods to identify relevant constituents from complex matrices are necessary. Although HPLC-UV detection is commonly used to identify and estimate phytochemical content of medicinal plants, use of mass spectroscopy (MS) and tandem mass spectroscopy (MS/MS) can unequivocally confirm their presence/absence based on characteristic ions and fragmentation patterns. METHODS: The various alkaloidal components were characterized by electrospray ionization (ESI) MS and MS/MS using an ionizing medium of 0.1% ammonium hydroxide in water mixed with acetonitrile. Compounds were purified and characterized for use as reference standards to identify the relevant alkaloidal constituents of several Sceletium plant species using HPLC with on-line UV-MS detection. RESULTS: ESI-MS provided the [M+H](+) ions with respective m/z values that related to the respective molecular weights 287, 289, 291, 287, 289, 324 and 291 for the above mentioned alkaloids, whereas, ESI MS/MS provided the characteristic fragment ions to confirm the structural identity of the individual alkaloids and subsequently used to confirm the presence and/or absence of specific alkaloids in various Sceletium plant samples. CONCLUSIONS: Whilst HPLC-UV detection has been a widely-used conventional analytical technique for both qualitative and quantitative analyses, the results highlight the necessity of ESI-MS detection to avoid erroneous identification of phytochemical components, particularly with mesembrine-type compounds which have closely related chemical structures. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,001
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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