Evaluation of Bioactivity and Preliminary Phytochemical Investigation of Herbal Plants Against Ampicillin Resistant Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Presently, natural products are extensively used as substitute of synthetic drugs because of natural and environment friendly antimicrobial actions due to presence of bioactive compounds. These bioactive compounds are found extensively in herbs. In this study, bioactivity and phytochemical study of crude extracts of Ocimum basilicum, Thymus vulgaris, Rosmarinus officinalis and Origanum vulgare against ampicillin resistant bacterial strains isolated from fruits and vegetables eaten as raw, was investigated. Bacterial strains were isolated from the surface of selected washed fruits and vegetables by serial dilution method. Three morphologically different strains (A, P and L) were selected on the basis of resistance to ampicillin (150ug/ml). 16s rRNA sequencing revealed that bacterial strains A, P and L belong to Pseudomonas aeruginosa strain A, Pseudomonas aeruginosa strain P and Rhodobacter sphaeroides, respectively. Phytochemical screening showed presence of different chemical compounds such as alkaloids, tannins, saponins, phlobotannins, quinones, coumarin and flavonoids. Occurrence of saponins and flavonoids in the extract was further confirmed by thin layer chromatography (TLC). Ocimum basilicum, Rosmarinus officinalis and Origanum vulgare extracts caused inhibition of the isolated ampicillin resistant organisms (Pseudomonas aeruginosa) but effect of Thymus vulgaris was more pronounced. Anti-mitotic study revealed the ability of these extracts to reduce dividing cells by the anti-mitotic properties and this is helpful in inhibition of the development of cancer cells. Therefore, these plants can be used to discover natural products that will aid in more effective developments of new drug research activities.
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 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 | 0,002 | 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 ».