Phenolic compounds and <i>in vitro</i> antioxidant activity of <i>Moringa stenopetala</i> grown in South Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Moringa stenopetala is a traditional medicinal and nutritional plant in Ethiopia. The aim of this work was to carry out a chemical analysis focusing on secondary metabolites, particularly phenolic compounds, and antioxidant activity of aqueous and methanol extracts of Moringa stenopetala leaf. The phenolic compounds were analyzed by high-performance liquid chromatography diode array detector (HPLC-DAD). Hydroxycinnamic acid (538 ± 6 µg/g), 3-Hydroxbenzoic acid (31 ± 6 µg/g), and quercetin-3-O-rutinoside (1155 ± 65 µg/g) were the major components in methanol extract. Whereas, syringic (84 ± 13 µg/g), chlorogenic (165 ± 19 µg/g), succinnic (1811 ± 105 µg/g), and fumaric (1582 ± 65 µg/g) acids were the major organic acids in the aqueous extract. Methanol extract had higher total flavonoid (11 ± 2 mg of catechin equivalent per gram of dried extract) and total phenolic (39 ± 3 mg of gallic acid equivalent per gram of dried extract) contents. This extract showed stronger DPPH scavenging (EC50 = 78 ± 6 μg/mL) and ferrous chelating (EC50 = 239 ± 12 μg/mL) activities. Due to the abundance sources of bioactive compounds and antioxidant activity, the dried leaf of M. stenopetala could be used for the development of nutraceuticals or incorporated into functional foods.
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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) | 0,001 | 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 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 ».