Antibacterial activity of sugar maple autumn‐shed leaf extract: Identification of the active compound
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ethanolic crude extract prepared from autumn‐shed leaves of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) was recently shown to have antibacterial activity against Pseudomonas cichorii and Xanthomonas campestris pv. vitians, two bacteria causing diseases in lettuce production. In this study, antibacterial activity of sugar maple autumn‐shed leaves (SMASL) extract was further investigated. SMASL ethanolic crude extract was fractionated using HPLC system and geraniin was identified as the antibacterial compound by UPLC/Q‐Tof‐MS system. Geraniin, an ellagitannin, was then purified from SMASL crude extract using a glass chromatographic C18‐reversed phase silica gel column (purification Step 1) and a semi‐preparative HPLC system equipped with 5 μm XTerra Prep MS C18 column (purification Step 2). Minimal inhibitory concentrations (MICs) and minimal bactericidal concentrations (MBCs) of purified geraniin (purity of 96%) against P. cichorii and X. campestris pv. vitians were determined. X. campestris pv. vitians (MIC of 0.024 mg ml−1 and MBC of 3.125 mg ml−1) was more sensitive to geraniin than P. cichorii (MIC of 0.781 mg ml−1 and MBC of 6.25 mg ml−1). In the present study, geraniin is reported for the first time as the main antibacterial compound present in SMASL.
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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 ».