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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».