Scavenging Activity, Anti-Inflammatory and Diabetes Related Enzyme Inhibition Properties of Leaves Extract from some Varieties of <i>Phoenyx dactylifera l.</i>
Notice bibliographique
Résumé
In this study we investigate the antioxidant, anti-inflammatory, and antidiabetic activities of ethanolic leaves extracts of three selected varieties of Phoenyx dactylifera L. namely: “Ghars”, “Deglet Nour” and “Hamraya”. The assessment of the antioxidant potential of crude leaves extracts, using superoxide anions inhibition, DPPH and total antioxidant activity essays, was carried out. Furthermore, the anti-inflammatory properties of the extracts were determined by measuring the inhibition of nitric oxide (NO) production. Moreover, the antidiabetic effect was evaluated by inhibition of α-amylase enzymes. The total phenolic content measured by Folin-Ciocalteu method was as well conducted. The raw leaves extracts of the selected varieties was found to contain a high content of total phenolic content (342.45 mg GAE/gDW for GE) and therefore exhibited a higher antioxidant activity and inhibitory effect of radicals scavenging activity against DPPH and superoxide anion (IC50 = 7.44 μg/mL and 39.11 μg/mL respectively). The three varieties exhibited significant inhibition nitric oxide using In Vitro assay (IC50 = 240.28 μg/mL for GE). The extracts also displayed high inhibition actions against α-amylase enzymes. The results suggest that the leaves of the three selected varieties of Phoenyx dactylifera can be considered as a good source of natural antioxidant and anti-inflammation drugs as well as potent antidiabetic medicine.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».