Phytochemical Investigation and Antimicrobial Evaluation of Foeniculum vulgare Leaves Extract Ingredient of Ethiopian Local Liquor
Notice bibliographique
Résumé
Medicinal plants are of great interest to the researcher in the field of biotechnology, as natural products, including medicinal plants, accounts 25% of prescribed drugs. Plants are sources for fragrances, drink colors and flavors in several countries including Ethiopia. All parts of Foeniculum vulgare were traditionally used as antispasmodic, aromatic, carminative, digestive, galactagogues, stomach and kidney ailment. Foeniculum vulgare leaves extract was investigated for its phytochemicals as well as antimicrobial effects. The petroleum ether, CHCl3, CHCl3/CH3OH (1:1) and CH3OH crude extract were subjected to phytochemicals screening test which revealed that it is rich in any primary and secondary metabolites such as steroids, tannins, flavonoids, cholesterol, terpenoids, saponins, phenols, cardiac glycosides, carbohydrates, and proteins. The essential oil of the plant leaves was investigated by GC?MS and was found to have (64.92%) anethole, as a major constituent followed by (30.88%) estragole and (3.21%) fenchyl acetate. The crude extracts, oil, and the isolated compound were tested against four bacterial species (Gram negative bacteria, Escherichia coli and Shigella flexneri; Gram positive bacteria: Staphylococcus aureus and Streptococcus pyrogenes) and two fungal species (Fusarium oxysporum and Aspergillus niger) using paper disc diffusion method. Tests of antimicrobial activity showed that all crude extracts and isolated pure compound were active against all the tested bacterial and fungal species. However, the hydrodistillation extract was found to have no antibacterial activity towards the tested bacterial species but active against the two fungal species and thus the present study supported the traditional claims of the plant.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».