Polysaccharides of <i>Scrophularia ningpoensis</i> Hemsl.: Extraction, Antioxidant, and Anti‐Inflammatory Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The roots of Scrophularia ningpoensis Hemsl. are a famous traditional Chinese medicinal herb and are also used as health food. However, information about polysaccharides from S. ningpoensis (SNPS) is very limited. We applied the ultrasonic‐assisted extraction (UAE) process to extract SNPS. The UAE conditions were optimized using single‐factor experiments and response surface analysis. Under the optimized conditions of ultrasonic power of 550 W, extraction time of 26 min, and extraction temperature at 50°C, the highest yield of 13.47% ± 1.63% was obtained, which was in accordance with the predicted value of 13.71%. In comparison with traditional hot water extraction, the optimized UAE method significantly increased the extraction yield with lower extraction temperature and shorter extraction time. Furthermore, the in vitro antioxidant evaluation showed that EC50 values of SNPS were 2.43 ± 0.21, 4.40 ± 0.35, and 0.56 ± 0.062 mg/mL for 2,2‐diphenyl‐1‐picrylhydrazyl radical (DPPH) radical, hydroxyl free radical, and 2,2’‐azinobis (3‐ethylbenzothiazoline‐6‐sulfonic acid) (ABTS) radical scavenging assay, respectively. The anti‐inflammatory potential of SNPS was detected in lipopolysaccharide (LPS) induced ICR mice. Real‐time reverse transcription‐polymerase chain reaction and enzyme‐linked immunosorbent assay showed that SNPS significantly improved LPS‐stimulated inflammatory response by decreasing mRNA and protein expression of interleukin (IL)‐6 and tumour necrosis factor (TNF)‐α in a dose‐dependent manner. In conclusion, the extraction process of SNPS established in this study is reliable, and SNPS possesses potential antioxidant and anti‐inflammatory activities, which will provide a theoretical basis for guiding the clinical application of S. ningpoensis.
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.
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) | 0,001 | 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 ».