Green Synthesis of Silver Nanoparticles Using Zingiber officinale and Ocimum gratissimum Formulation for Its Anti-inflammatory and Antidiabetic Activity: An In Vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim This study aims to synthesize silver nanoparticles (AgNPs) using herbal formulations derived from Zingiber officinale (ginger) and Ocimum gratissimum and to evaluate their anti-inflammatory and antidiabetic activities in vitro. Methods The synthesis of AgNPs was performed using Z. officinale and O. gratissimum, and the AgNPs were confirmed by analyzing their ultraviolet-vis spectra. The anti-inflammatory activity was assessed using two assays, specifically the bovine serum albumin (BSA) denaturation assay and the egg albumin (EA) denaturation assay. The antidiabetic activity was assessed using the α-amylase inhibitory assay and the β-glucosidase inhibitory assay. Results This study evaluated the anti-inflammatory and antidiabetic activities of green-synthesized AgNPs using Z. officinale and O. gratissimum. The maximum absorption peak was observed for AgNPs at ~433 nm (wavelength). In the BSA denaturation assay, 78% inhibition was observed at a concentration of 50 μl. Similarly, in the EA denaturation assay, an inhibition of 74% was observed at the same concentration compared to the standard. In terms of antidiabetic activity, when compared to the standard at a concentration of 50 μl, the α-amylase inhibitory assay and the β-glucosidase inhibitory assay showed approximately 78% and 80% inhibition, respectively. Conclusion The use of Z. officinale and O. gratissimum extracts for the synthesis of AgNPs using a green synthesis method presents a sustainable and environmentally friendly approach. The synthesized AgNPs demonstrated significant anti-inflammatory and antidiabetic efficacy, suggesting their potential application in pharmaceuticals for treating diabetes and inflammation. Further research is necessary to investigate the effectiveness and safety of these substances in humans and to understand their underlying mechanisms of action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».