New Insights on Acanthus ebracteatus Vahl: UPLC-ESI-QTOF-MS Profile, Antioxidant, Antimicrobial and Anticancer Activities
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the antioxidant, antimicrobial, anticancer, and phytochemical profiling of extracts from the leaves and stem/root of Acanthus ebracteatus (AE). The total phenolic content (TPC), total flavonoid content (TFC), 2,2-diphenyl-1-picryl-hydrazyl-hydrate (DPPH) radical-scavenging activity, 2, 2′-azino-Bis-3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid (ABTS) radical-scavenging activity, metal chelating activities (MCA), ferric reducing antioxidant power (FRAP) and oxygen radical antioxidant capacity (ORAC) were used for antioxidant assessment. The ethanolic extracts of the leaves (AEL-nor) and stem/root (AEWP-nor) without chlorophyll removal and those with chlorophyll removal, using sedimentation process (AEL-sed and AEWP-sed), were prepared. Generally, AEL-sed showed the highest antioxidant activity (FRAP: 1113.2 µmol TE/g; ORAC: 11.52 µmol TE/g; MCA: 47.83 µmol EDTA/g; ABTS 67.73 µmol TE/g; DPPH 498.8 µmol TE/g; TPC: 140.50 mg/GAE g and TFC: 110.40 mg/CE g) compared with other extracts. Likewise, AEL-sed also showed the highest bacteriostatic (MIC) and bactericidal (MBC) effects, as well as the highest anticancer and antiproliferative activity against oral squamous carcinoma (CLS-354/WT) cells. UPLC-ESI-QTOF/MS analysis of AEL-sed and AEWP-sed tentatively identified several bioactive compounds in the extracts, including flavonoids, phenols, iridoids, and nucleosides. Our results provide a potentially valuable application for A. ebracteatus, especially in further exploration of the plant in oxidative stress-related disorders, as well as the application of the plant as potential nutraceuticals and cosmeceuticals.
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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) | 0,001 | 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 ».