Rapid structural characterisation of benzylisoquinoline and aporphine alkaloids from <i>Ocotea spixiana</i> acaricide extract by HPTLC‐DESI‐MS<sup><i>n</i></sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Lauraceae alkaloids are a structurally diverse class of plant specialised secondary metabolites that play an important role in modern pharmacotherapy, being useful as well as model compounds for the development of synthetic analogues. However, alkaloids characterisation is challenging due to low concentrations, the complexity of plant extracts, and long processes for accurate structural determinations. Objective The use of high‐performance thin layer chromatography coupled with desorption electrospray ionisation multistage mass spectrometry (HPTLC DESI‐MSn) as a fast tool to identify alkaloids present in Ocotea spixiana extract and evaluate the extract's acaricide activity. Methods Ocotea spixiana twigs were extracted by conventional liquid–liquid partitioning. HPTLC analysis of the ethyl acetate extract was performed to separate isobaric alkaloids prior to DESI‐MSn analysis, performed from MS3 up to MS7. The extract's acaricide activity against Rhipicephalus microplus was evaluated by in vitro (larval immersion test) and in silico tests. Results HPTLC‐DESI‐MSn analysis was performed to identify a total of 13 aporphine and four benzylisoquinoline‐type alkaloids reported for the first time in O. spixiana. In vitro evaluation of the extract and the alkaloid boldine showed significant activity against R. microplus larvae. It was established in silico that boldine had important intermolecular interactions with R. microplus acetylcholinesterase enzyme. Conclusion The present study demonstrated that HPTLC‐DESI‐MSn is a useful analytical tool to identify isoquinoline alkaloids in plant extracts. The acaricide activity of the O. spixiana ethyl acetate extract can be correlated to the presence of alkaloids.
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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 ».