Antioxidant, enzyme inhibition, toxicity, and molecular docking analysis of <i>Melaleuca cajuputi</i> leaf extract and fractions
Notice bibliographique
Résumé
Melaleuca cajuputi plant has piqued the interest of researchers due to its pharmacological properties. However, there is scarce information regarding its enzyme inhibitory effects and possible mechanism of action. Thus, this study aimed to investigate the antioxidant, enzyme inhibitory, and potential binding interactions of bioactive components in M. cajuputi extract and fractions with the target enzymes. The 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl radical scavenging (DPPH) assay was used for the antioxidant activity. The enzyme inhibition potential was assessed using tyrosinase and acetylcholinesterase (AChE) enzymes. M. cajuputi methanolic extract (MCME) demonstrated the most potent scavenging activity in comparison to Melaleuca fraction (MF1) and (MF2), as evidenced by IC50 values of 28.14 ± 0.96, 35.26 ± 0.64, and 80.90 ± 0.17 μg/mL, respectively. Similarly, the results of the enzyme inhibition assay showed that the MCME (IC50 65.81± 0.39 μg/mL) had the highest potency on tyrosinase enzyme compared to MF1 (IC50 131.3± 0.43 μg/mL) and MF2 (IC50 215.3 ± 0.48 μg/mL). However, MF2 (IC50 3.35 ± 0.37 μg/mL) showed a remarkable AChE enzyme inhibition than MCME and MF1. On the other hand, MCME possessed a low toxicity effect with an LC50 of 781 ± 0.07 μg/mL, whereas MF1 and MF2 were non-toxic. The 10-methylanthracene-9-carboxaldehyde, 2-isopropyl-10-methylphenanthrene, 2-tert butylanthracene, β-eudesmol, and α-eudesmol showed a strong binding propensity ranging from -5.1 to -6.2 and -6.4 to -7.6 kcal/mol towards tyrosinase and AChE respectively. The leaf extract of M. cajuputi could be considered a novel source of naturally occurring antioxidants and promising enzyme inhibitors.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».