Protective Effects of a Polyphenol‐Rich Extract from <i>Syzygium cumini</i> (L.) Skeels Leaf on Oxidative Stress‐Induced Diabetic Rats
Notice bibliographique
Résumé
Syzygium cumini (L.) Skeels has been reported to exert anti‐inflammatory and cardiometabolic activities due to its high content of polyphenols. We characterized the chemical composition and assessed the antidiabetic effects of a novel polyphenol‐rich extract (PESc) obtained from S. cumini leaf. Rats were injected with alloxan (150 mg/kg, ip, ALX group) and followed up for 7 days. Some were orally treated with PESc (50 mg/kg/day) for 7 days before and after diabetes induction (ALX‐PP) or only for 7 days after alloxan injection (ALX‐P). ALX‐P and ALX‐PP decreased fasting glycemia in 37 and 43%, respectively, as compared to ALX. Triglycerides and total cholesterol serum levels were also significantly reduced in comparison to ALX. PESc presented high polyphenol concentration (71.78 ± 8.57 GAE/100 g), with flavonoid content of 8.21 ± 0.42 QE/100 g. Upon HPLC‐MS/MS and MS/MS studies, five main polyphenols—gallic acid, quercetin, myricetin, and its derivatives—were identified. Myricetin was predominant (192.70 ± 16.50 μ g/mg PESc), followed by measurable amounts of gallic acid (11.15 ± 0.90 μ g/mg PESc) and quercetin (4.72 ± 0.06 μ g/mg PESc). Kinetic assessment of total antioxidant capacity revealed PESc high potency, since maximum response was reached within 5 min reaction time in a concentration‐dependent manner. Specific antioxidant activity of PESc was assessed against both DPPH • and ABTS •+ , showing strong activity (IC 50 : 3.88 ± 1.09 and 5.98 ± 1.19 μ g/mL, resp.). PESc also inhibited lipoxygenase activity (IC 50 : 27.63 ± 8.47), confirming its antioxidant activity also on biologically relevant radicals. Finally, PESc induced insulin secretion by directly stimulating INS‐1E β cells in the absence of any cytotoxic effect. Overall, our results support that PESc is a potent antioxidant phytocomplex with potential pharmacological use as a preventive antidiabetic natural product.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».