Glucosinolate Profiling and Antimicrobial Screening of <i>Aurinia leucadea</i> (Brassicaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Glucosinolates (GLs) were characterized in various aerial parts (stems, leaves, and flowers) of Aurinia leucadea (Guss.) C. Koch and quantified according to the ISO 9167-1 official method based on the HPLC analysis of desulfoglucosinolates. Eight GLs, i.e., glucoraphanin (GRA), glucoalyssin (GAL; 1), gluconapin (GNA; 2), glucocochlearin (GCC), glucobrassicanapin (GBN; 3), glucotropaeolin (GTL), glucoerucin (GER), and glucoberteroin (GBE) were identified. The total GL contents were 57.1, 37.8, and 81.3 μmol/g dry weight in the stems, leaves, and flowers, respectively. The major GL detected in all parts of the plant was 2, followed by 1 and 3. GC/MS Analysis of the volatile fractions extracted from the aerial parts of fresh plant material either by hydrodistillation or CH(2) Cl(2) extraction showed that these fractions mostly contained isothiocyanates (ITCs). The main ITCs were but-3-enyl- (55.6-71.8%), pent-4-enyl- (7.6-15.3%), and 5-(methylsulfinyl)pentyl ITC (0-9.5%), originating from the corresponding GLs 2, 3, and 1, respectively. The antimicrobial activity of the volatile samples was investigated by determining inhibition zones with the disk-diffusion method and minimal inhibitory concentrations (MIC) with the microdilution method. They were found to inhibit a wide range of bacteria and fungi, with MIC values of 2.0-32.0 μg/ml, indicating their promising antimicrobial potential, especially against the fungi Candida albicans and Rhizopus stolonifer as well as against the clinically important pathogen Pseudomonas aeruginosa.
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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 ».