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Enregistrement W4312589366 · doi:10.37867/te130492

PHYTOCHEMICAL ANALYSIS AND ANTIOXIDANT ACTIVITIES OF SENNA OCCIDENTALIS (L.) LEAVES

2021· article· en· W4312589366 sur OpenAlexaff
Bhanu R. Solanki, Hitesh Kumar Khaniya, Archana Mankad, Bharat Maitreya

Notice bibliographique

RevueTowards Excellence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and biological activity of medicinal plants
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalDPPHChemistryAcetoneGlycosideTraditional medicineEthyl acetateSennaChloroformABTSAntioxidantPhenolsTerpeneOrganic chemistryBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Senna occidentalis (L.) is a plant belonging to the family Fabaceae and is also known as the coffee plant. It is used in various skin diseases, wounds, sores, and bone fractures as traditional medicine. Antioxidant, antimalarial, hepatoprotective, and antimalarial activities are recorded in this plant. The preliminary phytochemical screening in methanol, acetone, hexane and chloroform extracts of leaves records the presence of alkaloids, carbohydrates, glycosides, diterpenes, triterpenes, phytosterols, saponins, lactones, tannins, proteins and steroids in the present study. TLC in different solvent systems proves the ethyl acetate: hexane (2:8) as the best solvent system for the separation of phytoconstituents in methanolic extract of leaves. This study also examines the quantity of protein, total sugars, reducing sugars, phenols, and starch in fresh leaves by using biochemical assays. TFC and TPC were performed in methanol, acetone, and chloroform extracts, which proves that acetone extraction is the best choice for the TFC (452.15 ± 1.38 mg QE/g) and TPC (938.79 ± 10.98 mg GAE/g) content. Antioxidant assays such as DPPH, FRAP, CUPRAC, PMA, H2O2, and ABTS are also examined in methanolic and acetone extracts of leaves. This study can be useful for pharmaceutical industries for further analysis for drug preparations as leaves possess very good antioxidant activities and various bioactive compounds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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