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 (IC 50 = 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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».