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 distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».