Phenolic Extract from Aralia nudicaulis L. Rhizomes Inhibits Cellular Oxidative Stresses
Notice bibliographique
Résumé
UV-B and IR-A radiation are important inducers of biological changes in skin involving ROS generation. The overloading of antioxidant defense mechanisms by ROS production could lead to photoaging and photocarcinogenesis processes. Various traditional usages are reported for Aralia nudicaulis L. extracts, including treatment of dermatological disorders. Antioxidant and anti-inflammatory properties have already been reported for other Aralia species possibly due to the presence of phenolic compounds. However, the phenolic composition and the potential activity of A. nudicaulis rhizomes extract against oxidative stress and UV/IR damages have not been investigated. The main aims of this study were to prepare a fraction enriched in phenolic compounds (FEPC) from A. nudicaulis rhizomes, to identify its major phenolic compounds and to assess its potential for protective effects against oxidative stress induced by UV-B, IR-A or inflammation. A quantitative LC-MS study of FEPC shows that chlorogenic, caffeic and protocatechuic acids are the main phenolic compounds present, with concentrations of 15.6%, 15.3% and 4.8% of the total composition, respectively. With a validated analytical method, those compounds were quantified over different stages of the growing period. As for biological potential, first this extract demonstrates antioxidant and anti-inflammatory activities. Furthermore, ROS generation induced by IR-A and UV-B were strongly inhibited by A. nudicaulis extract, suggesting that Aralia nudicaulis L. rhizome extract could protect dermal cells against oxidative stress induced by UV-B and IR-A.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».