Synthesis of benzoyl esters of β-amyrin and lupeol and evaluation of their antibiofilm and antidiabetic activities
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes as well as the enhanced microbial multidrug resistance resulting from biofilm formation, constitutes some of the major health problems around the world. Triterpenoids and their derivatives have been shown to have a great contribution in this domain. A small library of benzoyl esters of lupeol and β-amyrin was synthesized and their structures were characterized by electronic ionization mass spectrometry (EIMS). Their inhibitory potential on pathogenic bacteria biofilms, as well as their inhibitory action on α-amylase and β-glucosidase activities were evaluated. The mass fragmentation patterns from the EIMS data confirm the success of the reactions. The minimal inhibitory concentrations (MIC) varied from 250 to 1000 µg/mL in the antimicrobial activities. Biofilm inhibitory potential of the compounds on S. aureus, E. coli and C. albicans were performed at MIC and sub-MIC concentrations and the results showed concentration-dependent inhibition of biofilms. At MIC, the highest biofilm inhibition was exhibited by compound 7 on S. aureus (60.8 ± 3.2%), compound 3 on E. coli (60.5 ± 2.8%) and compound 8 on C. albicans (56.9 ± 2.5%). For all tested compounds, percentage inhibition of violacein production was 100% at MIC except for the starting compounds 1 and 2. At 24.24 µg/mL the percentage of inhibition varied from 22.9 ± 1.2% to 42.1 ± 1.0% for α-amylase inhibition and at a concentration of 10 µg/mL the percentage of inhibition varied from 49.8 ± 0.3% to 69.3 ± 1.0% for β-glucosidase inhibition. The highest inhibition was shown by compounds 7 and 8 on α-amylase and β-glucosidase assays, respectively. The results show that introduction of benzoyl ester groups at C-3 of lupeol and β-amyrin considerably improves their antibiofilm and antidiabetic potentials.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».