Inhibitory Effect of Several Mangifera indica Cultivar Leaf Extracts on the Formation of Advanced Glycation End Products (AGEs)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a part of our ongoing research to find novel functions in mango leaves, we have reported that the methanolic extract of pruned old dark green mango leaf (Mangifera indica ‘Irwin’) exhibited inhibitory effects on the formation of advanced glycation end products (AGEs) in nonenzymatic glycation of albumin. The purpose of this study was to find other mango cultivars with more potent activity in this regard. We examined the inhibitory effect of seventeen mango (Mangifera indica) cultivar leaf extracts on AGEs formation. We also investigated the relationship between the inhibitory activity of the extracts and the contents of their active components, 3-C-β-D-glucosyl-2,4,4’,6-tetrahydroxybenzophenone (1), mangiferin (2) and chlorophyll (3). On the basis of the evaluation of the inhibitory activity of mango cultivar leaf extracts, the HPLC determination of the contents of 1 and 2, and the spectrophotometric determination of 3, it was found that almost all extract showed a significant activity, and the content of 2 and 3 detected in each was similar. In contrast, AGEs formation inhibition tended to be higher as the content of 1 in the leaf extracts increased. This is the first report of phytochemical analysis of compounds 1, 2 and 3 in various cultivars of mango leaf. From the phytochemical point of view, these results suggest that the pruned leaves of any cultivar of Mangifera indica except ‘Chiin Hwang No. 1’ and ‘Kyo Savoy’ may be useful for the preparation of natural ingredients with inhibitory activity of AGEs formation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle