Two antihyperglycaemic compounds from Globimetula braunii (Engl.) Van Tiegh (Loranthaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Large numbers of medicinal plants are constantly being screened for possible pharmacological values, especially for chronic diseases such as diabetes, with the view of discovering new compounds that may serve as templates for synthesis of more active/less toxic drugs. Therefore, the antihyperglycaemic activity of the leaf of Globimetula braunii with antidiabetic ethnomedical usage in Nigeria was investigated is this study to justify this folkloric claim. The median lethal dose, LD50 of the ethanol leaf extract of G. braunii was determined using Lorke’s method and its antihyperglycaemic effect at 100, 200 and 400 mg/kg was evaluated using glucose-induced hyperglycaemic rats while glibenclamide (5 mg/kg) and 1 % Tween 80 in normal saline served as positive and negative controls, respectively. Anti-hyperglycaemic activity-directed purification of the extract of the plant in glucose-loaded rats, led to the isolation and characterisation of phyllanthone and methyl 2, 6-dihydroxy-4-methoxybenzoate from the dichloromethane partitioned fraction. The findings showed that the LD50 of the ethanol leaf extract of G. braunii was greater than 5,000 mg/kg while its 100 mg/kg was the most active dose with comparable activity (p>0.05) to the standard drug, glibenclamide. The dichloromethane and aqueous partitioned fractions of the extract were the most promising fractions. Chromatographic separations of the dichloromethane fraction yielded phyllanthone, and methyl 2, 6-dihydroxy-4-methoxybenzoate that elicited comparable activity to glibenclamide (5 mg/kg) at 10 and 20 mg/kg at all time-points. The study justified the antidiabetic folkloric use of G. braunii leaf and confirmed phyllanthone and methyl 2,6-dihydroxy-4-methoxybenzoate as two of its antihyperglycaemic constituents.
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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 | 0,001 | 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 ».