Chemical Composition and Assessment of Antimicrobial Activity of Lavender Essential Oil and Some By-Products
Notice bibliographique
Résumé
The producers of essential oils from the Republic of Moldova care about the quality of their products and at the same time, try to capitalize on the waste from processing. The purpose of the present study was to analyze the chemical composition of lavender (Lavanda angustifolia L.) essential oil and some by-products derived from its production (residual water, residual herbs), as well as to assess their “in vitro” antimicrobial activity. The gas chromatography-mass spectrometry analysis of essential oils produced by seven industrial manufacturers led to the identification of 41 constituents that meant 96.80–99.79% of the total. The main constituents are monoterpenes (84.08–92.55%), followed by sesquiterpenes (3.30–13.45%), and some aliphatic compounds (1.42–3.90%). The high-performance liquid chromatography analysis allowed the quantification of known triterpenes, ursolic, and oleanolic acids, in freshly dried lavender plants and in the residual by-products after hydrodistillation of the essential oil. The lavender essential oil showed good antibacterial activity against Bacillus subtilis, Pseudomonas fluorescens, Xanthomonas campestris, Erwinia carotovora at 300 μg/mL concentration, and Erwinia amylovora, Candida utilis at 150 μg/mL concentration, respectively. Lavender plant material but also the residual water and ethanolic extracts from the solid waste residue showed high antimicrobial activity against Aspergillus niger, Alternaria alternata, Penicillium chrysogenum, Bacillus sp., and Pseudomonas aeroginosa strains, at 0.75–6.0 μg/mL, 0.08–0.125 μg/mL, and 0.05–4.0 μg/mL, respectively.
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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) | 0,000 | 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 ».