GCMS-based phytochemical profiling and in vitro pharmacological activities of plant Alangium salviifolium (L.f) Wang
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is an urge for traditional herbal remedies as an alternative to modern medicine in treating several diseases. A significant number of modern pharmaceutical drugs are based on or derived from medicinal plants or their extracts. These drugs derived from the plant origin have various antimicrobial, antioxidant, anticancer, anti-inflammatory activities. Alangium salviifolium belongs to Cornaceae family and is well known for its medicinal properties. The present study was carried out to evaluate the antibacterial, antioxidant effect and possible bioactive components present in the chloroform, acetone, ethanol, methanol and aqueous extract of Alangium salviifolium leaves. Methodology Dried leaves of Alangium salviifolium were subjected to serial solvent extraction using increasing polarity of solvents, i.e., chloroform, acetone, methanol, ethanol, and distilled water. Crude extracts were further tested for qualitative analysis of phytochemicals using standard procedure, while GCMS analysis was performed to identify the probable phytocompounds. Antibacterial activity was performed against bacterial pathogens using agar well method, whereas antioxidant activity was performed using in vitro PM, DPPH and FRAP assays. Results Phytochemical analysis of the extracts revealed the presence of key phytochemical classes. Using gas chromatography-mass spectrometry, several high and low molecular weight chemical compound kinds were discovered. These chemical substances are regarded as having significant biological and pharmacological effects. All crude extracts had considerable and comparable in vitro antioxidant and antibacterial properties. Conclusions According to the findings of this study, Alangium salviifolium leaves are a rich source of phytoconstituents that are crucial in stopping the advancement of numerous disorders.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».