Chemical characterisation of Nigerian red propolis and its biological activity against <i>Trypanosoma Brucei</i>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A previous study showed the unique character of Nigerian red propolis from Rivers State, Nigeria (RSN), with regards to chemical composition and activity against Trypanosoma brucei in comparison with other African propolis. OBJECTIVE: To carry out fractionation and biological testing of Nigerian propolis in order to isolate compounds with anti-trypanosomal activity. To compare the composition of the RSN propolis with the composition of Brazilian red propolis. METHODOLOGY: Profiling was carried out using HPLC-UV-ELSD and HPLC-Orbitrap-FTMS on extracts of two samples collected from RSN with data extraction using MZmine software. Isolation was carried out by normal phase and reversed phase MPLC. Elucidation of the compounds with a purity > 95% was performed by 1D/2D NMR HRMS and HRLC-MS(n) . RESULTS: Ten phenolic compounds were isolated or in the case of liquiritigenin partially purified. Data for nine of these correlated with literature reports of known compounds i.e. one isoflavanone, calycosin (1); two flavanones, liquiritigenin (2) and pinocembrin (5); an isoflavan, vestitol (3); a pterocarpan, medicarpin (4); two prenylflavanones, 8-prenylnaringenin (7) and 6-prenylnaringenin (8); and two geranyl flavonoids, propolin D (9) and macarangin (10). The tenth was elucidated as a previously undescribed dihydrobenzofuran (6). The isolated compounds were tested against Trypanosoma brucei and displayed moderate to high activity. Some of the compounds tested had similar activity against wild type T. brucei and two strains displaying pentamidine resistance. CONCLUSION: Nigerian propolis from RSN has some similarities with Brazilian red propolis. The propolis displayed anti-trypanosomal activity at a potentially useful level.
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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) | 0,002 | 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 ».