Essential Oils and Supercritical CO2 Extracts of Arctic Angelica (Angelica archangelica L.), Marsh Labrador Tea (Rhododendron tomentosum) and Common Tansy (Tanacetum vulgare)—Chemical Compositions and Antimicrobial Activities
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, arctic Finnish Angelica (Angelica archangelica L.), marsh Labrador tea (Rhododendron tomentosum, syn. Ledum palustre) and common tansy (Tanacetum vulgare) have been used as medicinal herbs in folklore medicine. However, these underutilised plants are a source of, e.g., oil-based compounds, which could benefit many modern applications implemented by the green chemistry extraction methods, as well. We extracted Angelica, marsh Labrador tea and common tansy by non-toxic and recyclable extraction methods, i.e., hydrodistillation and supercritical carbon dioxide (scCO2) extraction; characterised the essential oils (EOs) and scCO2 extracts by combination of gas chromatography and mass spectrometry (GC-MS), and in addition, analysed the antimicrobial properties. As expected for Angelica root and common tansy inflorescence, the scCO2 extraction method produced less amount of volatile compounds compared to hydrodistillation. On the other hand, more coumarins, alkanes, fatty alcohols and fatty acids were obtained. Additionally, sesquiterpenoids palustrol and ledol were predominant compounds in both marsh Labrador tea EO and scCO2 extract. According to our results, however, all the EOs and scCO2 extracts showed broad spectrum of antimicrobial activities against the selected microbes, but the effects were extract-specific. The strongest and broadest antimicrobial activities were performed by marsh Labrador tea scCO2 extract, which showed extremely strong effect on Staphylococcusaureus subsp. aureus and strong effect on Candida albicans.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».