The most commonly used spices in Thai traditional medicine: in vitro evaluation of anti-hyperglycemic, antioxidant, polyphenol content, and nitric oxide production inhibitory activities
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Diabetes mellitus is a persistent hyperglycemic condition. Thai cuisine and medicine incorporate spices: nutmeg, mace, clove buds, cardamom, cinnamon, and coriander. The in vitro impacts of these spices on anti-diabetic, antioxidant, anti-inflammatory, and total phenolic and flavonoid content were assessed. Experimental approach: Alpha-amylase and alpha-glucosidase inhibition assays were conducted. Antioxidant potential was measured through DPPH and ABTS assays. Anti-inflammatory activity was determined by inhibiting nitric oxide generation in RAW 264.7 cells. Total phenolic content was quantified using the Folin Ciocalteu method, while total flavonoid content was estimated via the aluminum chloride colorimetric method. Findings/Results: Ethanolic and aqueous extracts of a blend of spices (Siam cardamom, nutmeg, mace, and clove buds), denoted as 4-GlurE and 4-GlurA, displayed concentration-dependent inhibition of alpha-glucosidase, with IC 50 values of 0.373 and 0.435 mg/mL, respectively. 4-GlurE and 4-GlurA exhibited antioxidant activity, by ABTS ·+ radical and DPPH scavenging capabilities. 4-GlurE demonstrated anti-inflammatory potential by reducing nitric oxide generation (IC 50 : 43.95 ± 2.47 μg/mL). 4-GlurE and 4-GlurA possessed total phenolic content (TPC) of 122.47 ± 1.12 and 148.72 ± 0.14 mg GAE/g, respectively. 4-GlurE exhibited a higher total flavonoid content (TFC) compared to the aqueous extract (340.33 ± 4.77 and 94.17 ± 3.36 mg QE/g). Cinnamon and clove aqueous extracts were more potent than acarbose in alpha-glucosidase inhibition with the highest antioxidant activity. Polyphenol levels (TPC and TFC) exhibited strong correlations with antioxidant capacity. Conclusions and implications: Findings are consistent with the traditional use of 4-Glur, with cinnamon, for diabetes prevention and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».