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Enregistrement W2997859295 · doi:10.13005/ojc/350608

A Comparative Study of the Chemical Composition of the Extracts from Leaves, Stem Bark, and Root Bark of Cassia sieberiana: Antibacterial Activities

2019· article· en· W2997859295 sur OpenAlexfundno aff
Kafui Kpegba, Kodjo Eloh, Kodjo Selom Evenamede, Yaovi-Gameli Afanyibo, Abdelhakim Elomri, Oudjaniyobi Simalou, Pakoupati Boyode, Amégnona Agbonon, Elisabeth Seguin

Notice bibliographique

RevueOriental Journal Of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and biological activity of medicinal plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Universitaire de la FrancophonieUniversità degli Studi di Cagliari
Mots-clésTraditional medicineBark (sound)ChemistryCassiaPhytochemistryBotanyBiologyMedicineTraditional Chinese medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Togo, the abusive use of the root of Cassia sieberiana D.C. in traditional medicine, contributes gradually to the rarefaction of the species. The general objective of this study is to promote the use of vital organs of Cassia sieberiana in traditional medicine in Togo. The identification of secondary metabolites of the extracts (cyclohexane, dichloromethane and methanol) was carried out by GC-MS and by CL-MS / MS. The antibiotic susceptibility test was performed according to the well diffusion method and the MICs and MBCs according to the tube dilution method. Compounds such as sitosterol α-acetate, β-sitosterol, emodin, chaetochromine, luteolin, (±) -catechin, naringenin 5-O-rhamnoside, guibourtinidol- (4 alpha-> 6) -catechin and (-) - epiafzelechin are found in the root and in the stem bark. The identified molecules give the different methanolic extracts, an antibacterial effect on all the germs tested. At the end of this study, it appears that the chemical composition of the stem bark is almost similar to that of the root bark. The leaves would be better placed for the treatment of bacteria tested.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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