“FTIR, Uv- Vis And GCMS Analysis Of Potential Bioactive Compounds From Tinospora Cordifolia And Its Antibacterial Activity”
Notice bibliographique
Résumé
Medicinal plants are assuming greater importance in the primary health care of individuals and communities in many developing countries. Endophytes are the microorganisms inhabiting the living tissues of plants. Endophytic fungi from medicinal plants have created a huge potential in generating novel drugs. The secondary metabolites and their semi-synthetic derivatives play an important role in anticancer drug therapy. The present study is investigated for the isolation of endophytes from the inner bark of twigs and leaves of Tinospora cordifolia, collected from the Shankaraghatta regions, Shivamogga district of Karnataka and examined as a potential source of anticancer drug lead compound. Bioactive components of Tinospora cordifolia have been evaluated using GCMS, UV-VIS and FTIR and its antibacterial activity. GC-MS analysis revealed the chemical profile of extract of different compound, distinct peak, retention time (RT), molecular formula, molecular weight (MW) and chemical structure. The GC–MS analysis of methanol extracts detected the presence of 30 phytochemical compounds. The UV-VIS profile showed the presence of peaks at 190-500nm revealing the presence of secondary metabolites in T. cordifolia. The results of FTIR analysis confirmed the presence of phenol, alkanes, alkenes, alcohol, aromatic, aliphatic amines and amine compound. The results show that important bioactive compounds present in plant extract and these constituents may be responsible for pharmacological activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».