Elevated Bioactivity of Ruta graveolens against Cancer Cells and Microbes Using Seaweeds
Notice bibliographique
Résumé
Human cancer and pathogenic microbes cause a significant number of deaths every year. Modulating current sources of natural products that control such diseases becomes essential. Natural algae, such as Ascophyllum nodosum and Ecklonia maxima, can modulate the metabolic processes as well the bioactivities of Ruta graveolens L. The R. graveolens plants were subjected to nine soil drenches of A. nodosum (7 mL L−1), E. maxima (7 mL L−1), or both extracts. Morphological performance, gas exchange parameters, and essential oils (EOs) composition (GC-MS) were studied and the bioactivity was assessed against several cancer cells and pathogenic bacteria or fungi. Treatment with A. nodosum + E. maxima seaweed extracts (SWE) led to the highest morphological performance and gas exchange parameters. The highest antiproliferative, apoptotic, and caspase-3/7 activities of EO were against HeLa in SWE mixture treated plants. The best EO antimicrobial activities were obtained against Staphylococcus aureus and Penicillium ochrochloron. SWE mixtures treated plants showed the best bioactivities against microbes and cancer cells. The highest abundance of 2-undecanone (62%) and 2-nonanone (18%) was found in plants treated with SWE mixtures and caused the best anticancer and antimicrobial effects. Seaweed mixtures act as natural elicitors of pharmaceutical industries and favored 2-undecanone and 2-nonanone in R. graveolens.
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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 | 0,000 | 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 ».