Antimicrobial and Antihaemolytic Activities of Crude Extracts of Some Commonly Used Tea and Coffee in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Current indiscriminate abuse of existing antibiotics in clinical and veterinary treatments lead to an upsurge in antimicrobial resistant strains of microorganisms and aggressive search for alternatives which are readily available, less expensive with little or no side effect. Tea and Coffee are beverages consumed daily in every household in Nigeria. This study examines the antimicrobial and anti-haemolytic properties of commonly available Tea and Coffee in Nigerian market. The antimicrobial potencies of the extracts were assessed through disc diffusion method on pathogens of both man and animal origin while the anti-haemolytic assay was carried out through colorimetric method. The extracts were slightly acidic at full strength and no antifungal property was observed. Broad spectrum and bactericidal effects were observed against Staphylococcus aureus, Salmonella pullorum, Shigella dysenteriae and Streptococcus pneumonia. These activities were concentration dependent. Very poor activity was observed against Escherichia coli . Bactericidal rate of coffee was at 6hrs but ranged between 18 and 24 hrs for tea extracts. Tea extracts greatly inhibited the haemolytic potential of alpha toxins while coffee performed poorly. Tea and Coffee could thus serve as supportive treatment for some bacterial infections without fear of side effects, since they are naturally taken as daily beverages.
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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) | 0,001 | 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 ».