In vitro Antioxidant Activity of Mangifera indica Leaf Extracts
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to identify the utility of pruned mango (Mangifera indica ‘Irwin’) leaves as a resource for ingredients with antioxidant activity. Firstly, we examined the antioxidant activity of extracts obtained from the pericarps, flesh, flowers, barks, seeds, young dark reddish brown leaves (YDL-ext), young yellow leaves (YYL-ext), and pruned old dark green leaves (OML-ext) obtained from ‘Irwin’ mango. Among them, methanolic extract of flower and OML-ext showed the most potent 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging and superoxide dismutase (SOD)-like activity. The flesh extract showed weak DPPH radical scavenging activity, but did not show SOD-like activity. Secondly, we investigated the relationship between the maturation of leaves and their antioxidant activity by considering the contents of their two active polyphenolic components, 3-C-β-D-glucosyl-2,4,4’,6-tetrahydroxybenzophenone (1) and mangiferin (2), in addition to chlorophyll (3) and anthocyanins represented by cyanidin-3-O-glucoside (4). The DPPH radical scavenging activity of YDL-ext, YYL-ext and OML-ext were mainly attributable to 1, 2 and 3, whereas their SOD-like activity was partly attributable to 2. The DPPH radical scavenging and SOD-like activities of YDL-ext and YYL-ext were attributable to 1 and 2. These activities were also due to anthocyanins whose content is highest in YDL-ext. Considering the amounts of leaves obtained from pruning, old dark green leaves may be a reasonable natural resource for preparing cosmetics and/or supplemental ingredients with health-enhancing properties, antioxidant activity and inhibitory effect on AGEs formation and pancreatic lipase.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».