Effects of Various Preextraction Treatments of Crinum asiaticum Leaf on Its Anti-Inflammatory Activity and Chemical Properties
Notice bibliographique
Résumé
Crinum asiaticum Linn. has been used in Thai traditional medicine to relieve inflammatory symptoms and treat osteoarthritis. There have been reports on its potent anti-inflammatory property but nothing on the effects of different pretreatments on its chemical properties and anti-inflammatory activity. Pretreatment of herbal raw materials is an important step which affects the overall quality of Thai traditional medicine. The objectives of this study were to investigate different treatments of C. asiaticum leaves prior to ethanolic extraction and to compare the extracts for their anti-inflammatory activity and chemical properties. The treatments included hot air drying in an oven, microwave drying, traditional grilling on a charcoal stove before drying in an oven, and temperature shock in hot and cold water before hot air drying. The anti-inflammatory activity and chemical properties of the extracts were analyzed using the established methods. Results showed that 95% ethanolic extract of hot air oven-dried leaves had the highest anti-inflammatory activity and total phenolic and lycorine contents. We recommend hot air drying as a preextraction treatment for C. asiaticum leaves for its simplicity, best retention of the herbal quality, and suitability for scaling up to an industrial process.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».