Metabolomics analysis and biological investigation of three Malvaceae plants
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Metabolomics is a fast growing technology that has effectively contributed to many plant-related sciences and drug discovery. OBJECTIVE: To use the non-targeted metabolomics approach to investigate the chemical profiles of three Malvaceae plants, namely Hibiscus mutabilis L. (Changing rose), H. schizopetalus (Dyer) Hook.f. (Coral Hibiscus), and Malvaviscus arboreus Cav. (Sleeping Hibiscus), along with evaluating their antioxidant and anti-infective potential. METHODOLOGY: Metabolic profiling was carried out using liquid chromatography coupled with high-resolution electrospray ionisation mass spectrometry (LC-HR-ESI-MS) for dereplication purposes. The chemical composition of the studied plants was further compared by principal component analysis (PCA). The antioxidant and anti-infective properties of their different extracts were correlated to their phytochemical profiles by orthogonal partial least square discriminant analysis (OPLS-DA). RESULTS: A variety of structurally different metabolites, mostly phenolics, were characterized. Comparing the distribution pattern of these tentatively identified metabolites among the studied plant species/fractions revealed the chemical uniqueness of the dichloromethane fraction of M. arboreus. Some extracts and fractions of these plants demonstrated noteworthy antioxidant and antitrypanosomal potential; the latter was partly attributed to their anti-protease activities. The active principles of these plants were pinpointed before any laborious isolation steps, to avoid the redundant isolation of previously known compounds. CONCLUSION: This study highlighted the use of the established procedure in exploring the metabolomes of these species, which could be helpful for chemotaxonomic and authentication purposes, and might expand the basis for their future phytochemical analysis. Coupling the observed biological potential with LC-MS data has also accelerated the tracing of their bioactive principles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 ».