Phytochemical Screening and Antibacterial Test of Leaf Extract of Canar Susu (Smilax macrocarpa Blume) Against Eschercihia coli, Pseudomonas aeruginosa, and Staphylococcus epidermidis
Notice bibliographique
Résumé
Smilax is one of the genus Smilacaceae is widely used as a medicinal plant because it contains various secondary metabolites with some bioactivity, such as anti-inflammatory, antirheumatic, analgesic, antioxidant, anticancer and antibacterial. One species of Smilax that has not been studied and only grew in Indonesia is Smilax macrocarpa Blume (canar susu). Therefore, a preliminary study of phytochemicals and biological activities is required to encourage progress and novelty in science and to know its phylogenetics in Indonesia's biodiversity. The research was done by extraction method using maceration with methanol as a solvent. Simplicia characteristic, toxicity test with BSLT method, phytochemical screening according to Harborne method, and antibacterial activity test using microdilution against including Escherihia coli, Pseudomonas aeruginosa, and Staphylococcus epidermidis were performed to leaf extract of canar susu. The results obtained that methanol extract of canar susu leaves contains alkaloids, flavonoids, steroids, tannins, terpenoids, saponins, and glycosides. Water content, ash content, acid-soluble ash content, water sari content, and alcohol sari concentration 8.74%; 3.60%; 0.11%; 19.01% and 5.40% respectively. Toxicity results obtained LC50 680.07 ppm. Antibacterial activity test against E. coli has MIC 625 ppm, whereas in P. aeruginosa and S. epidermidis ATCC 12228 are 1.250 ppm. The MBC values for E. coli, P. aeruginosa, and S. epidermidis ATCC 12228 were 5,000 ppm. Based on this result known S. macrocarpa Blume is not potential as antibacterial, but potential as biopesticide according to toxicity result.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».