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Enregistrement W2154713913 · doi:10.1002/ptr.2873

Inhibitory effects on bacterial growth and b‐ketoacyl‐ACP reductase by different species of maple leaf extracts and tannic acid

2009· article· en· W2154713913 sur OpenAlexfundaboutno aff
Dan Wu, Xiaodong Wu, Xuefu You, Xiaofeng Ma, Weixi Tian

Notice bibliographique

RevuePhytotherapy Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenSt. Jude Children's Research Hospital
Mots-clésTannic acidBacteriaBotanyChemistryAntibacterial activityBiochemistryBiologyTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is important to develop new antibiotics aimed at novel targets. The investigation found that the leaf extracts from five maples (Acer platanoides, Acer campestre, Acer rubrum, Acer saccharum and Acer truncatum Bunge collected in Denmark, Canada and China) and their component tannic acid displayed antibacterial ability against 24 standard bacteria strains with the minimum inhibitory concentration of 0.3-8.0 mg/mL. Unlike the standard antibiotic levofloxacin (LFX), these samples inhibited Gram-positive bacteria more effectively than they inhibited Gram-negative bacteria. These samples effectively inhibited two antidrug bacterial strains. The results show that these samples inhibit bacteria by a different mechanism from LFX. These samples potently inhibited b-ketoacyl-ACP reductase (FabG), which is an important enzyme in bacterial fatty acid synthesis. Tannic acid showed the strongest inhibition on FabG with a half inhibition concentration of 0.78 microM (0.81 microg/mL). Furthermore, tannic acid and two maple leaf extracts showed time-dependent irreversible inhibition of FabG. These three samples also exhibited better inhibition on bacteria. It is suggested that FabG is the antibacteria target of maple leaf extracts and tannic acid, and both reversible and irreversible inhibitions of FabG are important for the antibacterial effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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