Antibacterial, Antibiofilm, and Antioxidant Activity of 15 Different Plant-Based Natural Compounds in Comparison with Ciprofloxacin and Gentamicin
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based natural compounds (PBCs) are comparatively explored in this study to identify the most effective and safe antibacterial agent/s against six World Health Organization concern pathogens. Based on a contained systematic review, 11 of the most potent PBCs as antibacterial agents are included in this study. The antibacterial and antibiofilm efficacy of the included PBCs are compared with each other as well as common antibiotics (ciprofloxacin and gentamicin). The whole plants of two different strains of Cannabis sativa are extracted to compare the results with sourced ultrapure components. Out of 15 PBCs, tetrahydrocannabinol, cannabidiol, cinnamaldehyde, and carvacrol show promising antibacterial and antibiofilm efficacy. The most common antibacterial mechanisms are explored, and all of our selected PBCs utilize the same pathway for their antibacterial effects. They mostly target the bacterial cell membrane in the initial step rather than the other mechanisms. Reactive oxygen species production and targeting [Fe-S] centres in the respiratory enzymes are not found to be significant, which could be part of the explanation as to why they are not toxic to eukaryotic cells. Toxicity and antioxidant tests show that they are not only nontoxic but also have antioxidant properties in Caenorhabditis elegans as an animal model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».