Characterizing Tyrosinase Modulators from the Roots of Angelica keiskei Using Tyrosinase Inhibition Assay and UPLC-MS/MS as the Combinatorial Novel Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an in vitro tyrosinase inhibition assay in combination with ultra performance liquid chromatography-orbitrap mass spectrometry (UPLC-orbitrap-MS) was developed for the rapid screening and identification of tyrosinase modulators from roots of Angelica keiskei. Of the 15 candidates considered, nine chalcones, xanthoangelols (1), B (2), D (3), E (4), G (5), H (6), 4-hydroxyderricin (7), xanthokeismin B (8) and (2E)-1-[4-hydroxy-2-(2-hydroxy-2-propanyl)-2,3-dihydro-1-benzofuran-7-yl]-3-(4-hydroxyphenyl)-2-propen-1-one (9), five coumarins, umbelliferone (10), selinidin (11), isopimpinellin (12), phellopterin (13) and xanthyletin (14), and one other compound, ashitabaol A (15), were distinguished between the test samples and the controls with statistical significance, and the structure of each compound was determined by comparing with in-house standards and the literature. Among these, six compounds, xanthoangelol (1), xanthoangelol D (3), xanthoangelol H (6), 4-hydroxyderricin (7), laserpitin (16) and isolaserpitin (17), were isolated from roots of A. keiskei. Of the compounds isolated, compounds 1, 7 and 16 were subjected to tyrosinase inhibitory assay, and the IC50 values were 15.87 ± 1.21, 60.14 ± 2.29 and >100 μM, respectively. The present study indicated that the combination of in vitro tyrosinase inhibition assay coupled with UPLC-MS/MS could be widely applied to the rapid screening of active substances from various natural resources.
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 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 | 0,000 | 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 ».