GC-MS profiling and assessment of antioxidant, antibacterial, and anticancer properties of extracts of Annona squamosa L. leaves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The research and application of plants in food supplements and drugs have attracted great interest. This study aimed to examine the efficiency of several solvents for the extraction of the main compounds from Annona squamosa leaves and to evaluate the antioxidant, antibacterial, and anticancer activities of these extracts. METHODS: Gas chromatography-mass spectrometry was used to screen the bioactive compounds of A. squamosa methanolic extract. The free radical, hydrogen peroxide, and nitric oxide scavenging activities of the extracts were investigated. Furthermore, MTT, nuclear staining, LDH, and monolayer wound repair assays were performed to evaluate the potential anticancer activity of the extracts in colon cancer cells while the antibacterial activity was tested by using a well diffusion assay. RESULTS: ). These extracts exhibited strong antioxidant activity and antibacterial potency against both gram-positive and gram-negative bacteria. Different A. squamosa leaves extracts displayed remarkable antiproliferative, cytotoxic, antimigration, and apoptotic activities in colon cancer cells. CONCLUSIONS: A. squamosa leaves contain major bioactive compounds that inhibit the growth of several types of bacteria and colon cancer cell lines, which demonstrated their efficacy as an alternative source of antibiotics and for the development of novel drugs for colon cancer therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».