Quantification of Carpaine and Antioxidant Properties of Extracts from Carica Papaya Plant Leaves and Stalks
Notice bibliographique
Résumé
Significance increase in dengue cases have been recorded worldwide every year and South East Asian countries have been badly affected. Currently, antiviral drug to treat dengue is still not available but papaya leaves extract (PLE) have been successfully used in treating dengue patients. Carpaine in PLE is the major active compounds that contributes to the anti-thrombocytopenic activity (raising platelet count in patient's blood). The PLE also contains polyphenols that contribute to antioxidant properties. Studies were carried out to extract and quantify carpaine from young leaves, old leaves and stalks of papaya plant. Carpaine crystalline powders were successfully purified and confirmed by 1H and 13C NMR (Nuclear Magnetic Resonance). Young papaya leaves recorded significantly higher amount of carpaine (P < 0.05) as compared with old leaves and stalks. Blending treatment showed significant effect (P < 0.05) on the amount of carpaine extracted from the young and old leaves and blended young leaves showed significantly much higher amount of carpaine as compared with the unblended samples (P < 0.05). In terms of total polyphenols content (TPC), young leaves (both unblended and blended samples) contained significantly higher amount of TPC (P < 0.05) followed by the old leaves and stalks. Results also showed relationship between the TPC and the 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) assay scavenging activities namely IC50 (R2 = 0.9743) and acid equivalent antioxidant capacity (AEAC) (R2 = 0.9581). Both young and old leaves also showed significantly higher (P < 0.05) DPPH scavenging activities as compared with the stalks in both unblended and blended samples. Young papaya leaves were recommended as source of material to extract carpaine for future development of drug in dengue treatment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».