Chemical composition, cholinesterase, and α-glucosidase inhibitory activity of the essential oils of some Iranian native Salvia species
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The plants from Salvia genus contain widely distributed species which have been used in folk medicine as well as pharmaceutical and food industries. METHODS: The chemical composition of 12 native Iranian Salvia species (14 plants) was identified using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Also, the inhibitory activity of all essential oils (EOs) was evaluated toward α-glucosidase and two types of cholinesterase (ChE) using spectrophotometric methods. The in vitro α-glucosidase inhibition assay was performed by the determination of p-nitrophenol (pNP) obtained from the enzymatic dissociation of p-nitrophenol-α-D-glucopyranoside (pNPG) as the substrate. In vitro ChE inhibitory assay was conducted based on the modified Ellman's procedure using the measurement of 5-thio-2-nitrobenzoic acid produced from the hydrolysis of thiocholine derivatives as the substrate, in the presence of acetylcholinesterase (AChE) and butyrylcholinesterase (BChE). RESULTS: Totally, 139 compounds were detected and caryophyllene oxide and trans-β-caryophyllene were the most abundant compounds in all EOs. The yield of EOs extracted from the plants were also calculated in the range of 0.06 to 0.96% w/w. Herein, α-glucosidase inhibitory activity of 8 EOs was reported for the first time and among all, S. spinosa L. was found to be the most potent inhibitor (90.5 inhibition at 500 μg/mL). Also, the ChE inhibitory activity of 8 species was reported for the first time and our results showed that the BChE inhibitory effect of all EOs was more potent than that of AChE. The ChE inhibition assay indicated that S. mirzayanii Rech.f. & Esfand. collected from Shiraz was the most potent inhibitor (72.68% and 40.6% at the concentration of 500 μg/mL, toward AChE and BChE, respectively). CONCLUSIONS: It seems that native Salvia species of Iran could be considered in the development of anti-diabetic and anti-Alzheimer's disease supplements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 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.
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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 ».