In-Vitro Antimicrobial Activity of Herbal Extracts From Tabuk Region (Kingdom of Saudi Arabia) Against Nosomial Pathogens: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The study aims to investigate the antimicrobial activity of herbal extracts from Tabuk region against nosocomial pathogens.MATERIAL & METHODS: The plants included in this study were collected according to United States Department of Agriculture (USDA). The plants were grinded into fine powder using electric grinder, and the powder was transferred into air tight containers. Extracts of this powder was prepared in form of stock solution that was further used for preparing solutions of different concentrations. Antibacterial tests including minimum inhibitory concentration and maximum bactericidal concentration, broth dilution method, and well-diffusion method were performed.RESULTS: The current study has determined the herbs that possess antimicrobial activity against the most common nosocomial pathogens. The sample extracts including Achinella fragrantissima, Artemisia judaica, Caralluma quadrangular, Cleome droserifera, Rhyza stricta, Moringa, and Ochradenus baccatus were tested for organisms including; Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, and Candida albicans. The results have depicted positive anti-microbial activity of herbal shrubs.CONCLUSION: The results have demonstrated positive and promising anti-microbial activities against the nosocomial pathogens.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».