<i>In Vitro</i> Wound Healing Activities of Three Most Commonly Used Thai Medicinal Plants and Their Three Markers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Skin ensures that a constant internal environment can be maintained in an ever‐changing external environment. When a wound occurs on the skin, the inflammatory and proliferative phases are initiated in response to injury. Thai traditional medicine (TTM), using medicinal plants and ancient knowledge, has been used to treat wounds. Eight Thai medicinal plants, most commonly used to treat wounds, were evaluated for their in vitro biological activities such as antioxidation by NBT assay, anti‐inflammation by production inhibition of NO, promoting fibroblast cell proliferation, and wound closure activities. Plant materials were extracted with 95% ethanol or distilled water and then concentrated and dried. Statistical analysis of data was done using one‐way ANOVA at p value of 0.05. The ethanolic extracts of Garcinia mangostana L., Glycyrrhiza glabra L., and Nigella sativa L. could inhibit the production of superoxide anion with the IC 50 values of 13.97 ± 0.38, 28.62 ± 1.91, and 71.54 ± 3.22 μ g/ml and nitric oxide with the IC 50 values of 23.97 ± 0.91, 46.35 ± 0.43, and 78.48 ± 4.46 μ g/ml, respectively. These extracts could promote cell proliferation and accelerate wound recovery at the rate of 2.02 ± 0.03, 2.12 ± 0.03, and 2.65 ± 0.05% per hour, respectively. Three established markers from these three plants were selected according to the selection criteria. Alpha‐mangostin, glycyrrhizin, and thymoquinone were found to be the active markers for wound closure activities. The ethanolic extracts of G . mangostana , G . glabra , and N . sativa could scavenge superoxide anion and inhibit the production of nitric oxide; therefore these extracts could assist in surpassing the inflammatory phase and protected the cells surrounding the wound area. Most importantly, these extracts also increased the proliferation and accelerated wound closure, indicating that these plant extracts could be promoting wound healing processes and support the use of TTM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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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