MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317605773 · doi:10.15406/jabb.2023.10.00318

Antioxidant, anti-inflammatory and anticancer activities of Tunisian halophyte Suaeda mollis

2023· article· en· W4317605773 sur OpenAlexaff
Samia Oueslati, Zar Kalai Feten, Jean Legault, André Pichette, Chédly Abdelly, Riadh Ksouri

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biotechnology & Bioengineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntioxidantChemistryIC50DichloromethaneHexaneHalophyteDPPHTraditional medicineFractionationAnti-inflammatorySolventMethanolResazurinIn vivoChromatographyIn vitroPharmacologyBiochemistryBiologyOrganic chemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the antioxidant, anti-inflammatory, and anticancer properties of Tunisian Suaeda mollis specie after fractionation by increasing polarity of several extracts (Hexane, Dichloromerthane, Methanol and water). Water and methanol extracts of S. mollis exhibited the best in vitro antioxidant ability (2.92±0.19 and 2.77±0.21 µmol TE/mg, respectively), while, dichloromethane extract displayed the highest ex vivo antioxidant activity with an IC50 equal to 1.73 µg/ml. Besides, hexane extract showed an important anti-inflammatory effect inhibiting NO with 55.9% at 160 µg/ml. Finally, dichloromethane extract displayed a potent anticancer activity against cancerous cells A-549 with an IC50 equal to 70±7 µg/ml as well as non cancerous cells Detroit-551 and WS1 (IC50=81±1 and 62±5 µg/ml, respectively) using resazurin test. Moreover, hexane extract is efficient against Caco-2 (IC50=122 µg/ml). Overall, the results suggested that biological activities are influenced by solvent polarity and extractability.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Biotechnology & BioengineeringMême sujetAlgal biology and biofuel productionTravaux en français237 207