An Arylbenzofuran, Stilbene Dimers, and Prenylated Diels–Alder Adducts as Potent Diabetic Inhibitors from Morus bombycis Leaves
Notice bibliographique
Résumé
Morus bombycis has a long history of usage as a treatment for metabolic diseases, especially, diabetes mellitus (DM). Thus, we aimed to isolate and evaluate bioactive constituents derived from M. bombycis leaves for the treatment of DM. According to bioassay-guided isolation by column chromatography, eight compounds were obtained from M. bombycis leaves: two phenolic compounds, p-coumaric acid (1) and chlorogenic acid methyl ester (2), one stilbene, oxyresveratrol (3), two stilbene dimers, macrourin B (4) and austrafuran C (6), one 2-arylbenzofuran, moracin M (5), and two Diels–Alder type adducts, mulberrofuran F (7) and chalcomoracin (8). Among the eight isolated compounds, the anti-DM activity of 3–8 (which possess chemotaxonomic significance in Morus species) was evaluated by inhibition of α-glucosidase, protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B), human recombinant aldose reductase (HRAR), and advanced glycation end-product (AGE) formation as well as by scavenging peroxynitrite (ONOO−), which are crucial therapeutic targets of DM and its complications. Compounds 4 and 6–8 significantly inhibited α-glucosidase, PTP1B, and HRAR enzymes with mixed-type and non-competitive-type inhibition modes. Furthermore, the four compounds had low negative binding energies in both enzymes according to molecular docking simulation, and compounds 3–8 exhibited strong antioxidant capacity by inhibiting AGE formation and ONOO− scavenging. Overall results suggested that the most active stilbene-dimer-type compounds (4 and 6) along with Diels–Alder type adducts (7 and 8) could be promising therapeutic and preventive resources against DM and have the potential to be used as antioxidants, anti-diabetic agents, and anti-diabetic complication agents.
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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) | 0,001 | 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 ».