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EVALUATION OF ANTIOXIDANT ACTIVITY OF PHENOLIC COMPOUNDS PRESENT IN LIPPIA SIDOIDES CHAM LEAVES

2016· article· en· W3196403485 sur OpenAlexaff
Thayrine Dias Carlos, Welington Francisco, Luiz Gustavo de Lima Guimarães

Notice bibliographique

RevuePERIÓDICO TCHÊ QUÍMICA · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMedicinal Plant Research
Établissements canadiensArcelorMittal (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalGallic acidDPPHChemistryLinoleic acidTraditional medicineAntioxidantQuercetinFood scienceBotanyOrganic chemistryBiochemistryBiologyFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several chemical, pharmacological and clinical studies have enabled phytochemical area developed a many drugs used today, such as aspirin, digitoxin, morphine, quinine and pilocarpine. In addition, this area has enriched and expanded numerous species of plants with medicinal potential, resulting in the isolation of substances with diverse biological activities that serve as prototypes for future drugs. This study aims to explore the potential of the species Lippia sidoides, quantifying the content of phenolic compounds from the methanol extract of the leaves, as well as evaluating the antioxidant activity. For chemical research, we used the spectrophotometric method of Folin-Ciocalteau using gallic acid as standard, which allowed determining a level of 126.89 ± 23.08 mg of gallic acid/g extract for total phenolic compounds by the Folin-Ciocalteau’ methods, a value within the patterns found in the literature. When evaluated the antioxidant activity by methods of inhibiting free radical DPPH (2,2- diphenyl-1-picrylhydrazyl), oxidation of linoleic β-carotene/linoleic acid system and reducing power, the results showed 90% inhibition for the first two methods and a good ability to donate electron to the latter method. This results show the potential that this plant has as a source of antioxidant compounds and the need to further explore the phytochemical studies on this species.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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