UPLC–ESI–QTOF–MS profiling, antioxidant, antidiabetic, antibacterial, anti-inflammatory, antiproliferative activities and in silico molecular docking analysis of Barleria strigosa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study investigated the in vitro antidiabetic, antioxidant, antibacterial, anti-inflammatory and antiproliferative effects of B. strigosa hydrophilic (BSTR) and lipophilic (LSB) leaves extracts. The phytochemical profile was also performed using UHPLC–ESI–QTOF–MS. Results The results indicated that BSTR and LSB showed excellent antioxidant properties in the DPPH scavenging, ABTS scavenging, FRAP and MCA assays. The extracts also demonstrated α-glucosidase (81.56–157.56 µg/mL) and α-amylase (204.44 µg/mL) inhibitory activities. In addition, the extracts showed significant cytotoxic and antiproliferative effects against oral squamous carcinoma (CLS-354/WT) cancer cells. Furthermore, the extracts showed excellent antibacterial activity against Listeria monocytogenes , Vibrio parahaemolyticus , Escherichia coli , Pseudomonas aeruginosa and Staphylococcus aureus . Both extracts exhibited a significant reduction in nitric oxide secretion against activated macrophage cells. The UHPLC–MS analysis revealed that B. strigosa is rich in terpenoids, iridoid glycosides, flavonoids, and phenolic compounds. The plethora of these compounds may be responsible for the observed activities. In addition, the bioactive compounds identified by UHPLC–ESI–QTOF–MS were analyzed using silico molecular docking studies to determine the binding affinity with α-amylase and α-glucosidase. Conclusions These results suggest that B. strigosa is an excellent pharmacological active plant and it provides the basis for further studies on the exploration of its potentials in oxidative stress induced disorders. Graphical Abstract
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».