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Enregistrement W2810180188 · doi:10.6000/1927-5951.2018.08.03.5

Physico-Chemical, Phytochemical and Antioxidant Evaluation of Zizyphus nummularia (Burm. F.) Stem Bark

2018· article· en· W2810180188 sur OpenAlexvenueno aff
Babita Aggarwal, Pankaj Sharma, H.S. Lamba

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueZiziphus Jujuba Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalDPPHAntioxidantTraditional medicineChemistryBark (sound)FlavonoidFood scienceBotanyBiologyBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zizyphus nummularia (Burm. F.) (Family: Rhamnaceae) used as a folk medicine. The study was designed to lay down the various physicochemical and phytochemical standards which will be helpful to ensure the purity, safety, and efficacy of this medicinal plant. In the lime light of fewer and less potent antioxidant extracts, it is screened for antioxidant potency also. All physico-chemical properties were found within the measurable amount. Preliminary phytochemical analysis confirmed the presence of alkaloids, flavonoids, tannins and steroids. Total phenolic content and flavonoid content was found to be 10.7±0.1 and 2.57±0.1 respectively. Extract also found to posses significant antioxidant activity which can be correlated with phenolic content. IC50 of 0.042 mg/mL was found during DPPH radical scavenging activity. 2.75 mmol AA/ mg extract was found to be as total antioxidant capacity along with a concentration of 383.4 µg/ml during reducing power activity. The study would help in the authentication stem bark useful for laying down pharmacopoeial standards and help in finding improved antioxidant agents from the extract. It is found to be posse’s significant antioxidant property, possibly by adsorbing and neutralizing free radicals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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