Evaluation of Antioxidant, Antidiabetic and Antiobesity Potential of Selected Traditional Medicinal Plants
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated potential antidiabetic and antiobesity properties in vitro of selected medicinal plants. The hot water (WE) and ethanol extracts (EE) of sweet gale (Myrica gale L.), roseroot (Rhodiola rosea L.), sheep sorrel (Rumex acetosa L.), stinging nettles (Utrica dioica L.) and dandelion (Taraxacum officinale L.) were tested for total antioxidant capacity using ferric reducing antioxidant power (FRAP) and DPPH• scavenging capacity assays, followed by -amylase, -glucosidase and formation of advanced glycation end products (AGE) inhibition assays in vitro. Myrica gale EE had the highest total phenolic content (12.4 mmol GAE/L), FRAP value (17.4 mmol TE/L) and DPPH• scavenging activity (IC50= 3.28 mg/L). Similarly, Myrica gale also exhibited significantly lower IC50 values for the percentage inhibition of -amylase (IC50 =62.65 mg/L) and -glucosidase (IC50 =27.20 mg/L) compared to acarbose (IC50 =91.71 mg/L; IC50 = 89.50 mg/L, respectively) (p ≤ 0.05). The 3T3-L1 preadipocyte study also revealed that Myrica gale EE (54.8%) and stinging nettles (62.2 % EE; 63.2% WE) significantly inhibited the adipogenesis in adipocytes in vitro (p≤ 0.05). Polyphenols present in these medicinal plants have the potential to use in managing type 2 diabetes and obesity.
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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 ».