Pharmacological Properties of Chemically Characterized Extracts from Mastic Tree: In Vitro and In Silico Assays
Notice bibliographique
Résumé
The mastic tree, scientifically known as Pistacia lentiscus, which belongs to the Anacardiaceae family, was used in this study. The aim of this research was to analyze the chemical composition of this plant and assess its antioxidant and antibacterial properties using both laboratory experiments and computer simulations through molecular docking, a method that predicts the binding strength of a small molecule to a protein. The soxhlet method (SE) was employed to extract substances from the leaves of P. lentiscus found in the eastern region of Morocco. Hexane and methanol were the solvents used for the extraction process. The n-hexane extract was subjected to gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) to identify its fatty acid content. The methanolic extract underwent high-performance liquid chromatography with a diode-array detector (HPLC-DAD) to determine the presence of phenolic compounds. Antioxidant activity was assessed using the DPPH spectrophotometric test. The findings revealed that the main components in the n-hexane extract were linoleic acid (40.97 ± 0.33%), oleic acid (23.69 ± 0.12%), and palmitic acid (22.83 ± 0.10%). Catechin (37.05 ± 0.15%) was identified as the predominant compound in the methanolic extract through HPLC analysis. The methanolic extract exhibited significant DPPH radical scavenging, with an IC50 value of 0.26 ± 0.14 mg/mL. The antibacterial activity was tested against Staphylococcus aureus, Listeria innocua, and Escherichia coli, while the antifungal activity was evaluated against Geotrichum candidum and Rhodotorula glutinis. The P. lentiscus extract demonstrated notable antimicrobial effects. Additionally, apart from molecular docking, other important factors, such as drug similarity, drug metabolism and distribution within the body, potential adverse effects, and impact on bodily systems, were considered for the substances derived from P. lentiscus. Scientific algorithms, such as Prediction of Activity Spectra for Substances (PASS), Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion (ADME), and Pro-Tox II, were utilized for this assessment. The results obtained from this research support the traditional medicinal usage of P. lentiscus and suggest its potential for drug development.
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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 ».