Inhibition characteristics of peptide extracts of four medicinal plants on activities of bovine trypsin
Notice bibliographique
Résumé
Aqueous extract of leaves of Momordica charantia, Hymenocardia acida, Lawsonia inermis and fruit of Xylopia aethiopica have been used in sub Saharan Africa in the management of many viral diseases. Their medicinal properties had been reported to be due to their high antioxidant activities, but limited information is available whether these properties are also due to inhibition or modulation of proteases important in the pathology of viral infections. We report the inhibitory characteristics of peptides extracted from these medicinal plants against bovine trypsin, a serine protease. Extraction of the peptides was done using standard procedure and their inhibitory activities were measured against bovine trypsin. Aqueous extract of M. charantia, H. acida, L. inermis and X. aethiopica contain 5.7±0.5 mg/ml, 1.0±0.2 mg/ml, 1.8±0.1 mg/ml and 28.3±4.1 mg/ml of peptides, respectively. Using Nα-benzoyl-DL-arginine 4-nitroanilide (BAPNA) as trypsin substrate, a Km and Vmax of 0.34 mM and 0.6 μmole/min/mg protein obtained, were altered in the presence of the peptide extracts suggesting the extracts modulate trypsin activity. The inhibition was either competitive, non-competitive or mixed-type of non-competitive inhibition. Inhibition constant (Ki) ranging from 81 to 831±120 μg/ml were obtained using Dixon plot with the peptide extract from M. charantia being the most potent. We concluded that the medicinal and antiviral properties of the extracts could also be due to inhibition or modulation of proteases involved in the pathology of viral infection.
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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 ».