Identification of Bioactive Ingredients of Traditional Medicinal Plants Psiadia arabica Jaub. Tamarix articulata, Terminalia arjuna and Rhazya stricta by GC-MS in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacognosy Research,2024,16,3,570-573.DOI:10.5530/pres.16.3.67Published:June 2024Type:Original ArticleAuthors:Taha A. Kumosani, Abeer Alnefayee, Elie Barbour, Mohammed Qari, Tarek Ahmed, and Said Salama Moselh Author(s) affiliations:Taha A. Kumosani1,2,3, Abeer Alnefayee1, Elie Barbour2,4, Mohammed Qari5, Tarek Ahmed6,7, Said Salama Moselhy8,* 1Department of Biochemistry, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, SAUDI ARABIA. 2Experimental Biochemistry Unit, King Fahd Medical Research Center, King Abdulaziz University, Jeddah, SAUDI ARABIA. 3Production of Bio-products for Industrial Application Research Group, King Abdulaziz University, Jeddah, SAUDI ARABIA. 4Director of R and D Department, Opticon Hygiene Consulting, Oechsli, 78807, Zurich, SWITZERLAND. 5Department of Hematology, Faculty of Medicine, King Abdulaziz University, Jeddah, SAUDI ARABIA. 6Department of Pharmaceutics and Industrial Pharmacy, Faculty of Pharmacy, King Abdulaziz University, Jeddah, SAUDI ARABIA. 7Department of Pharmaceutics and Industrial Pharmacy, Faculty of Pharmacy, Al-Azhar University, Cairo, EGYPT. 8Department of Biochemistry, Faculty of Science, Ain Shams University, Cairo, EGYPT. Abstract:Objectives: This study identified the main bioactive constituents extracted from a mixture containing four plant extracts. Four Saudi Traditional Medicinal plant extracts containing Psiadia arabica Jaub, Tamarix articulata, Terminalia arjuna and Rhazya stricta were identified using GC-Mass. Materials and Methods: The samples Psiadia arabica Jaub, Tamarix articulata, Terminalia arjuna and Rhazya stricta were collected from various regions of Saudi Arabia. The air-dried parts of each plant were powdered and soaked in methanol for 24 hr, except Psiadia arabica Jaub in chloroform. After that, it was obtaining the concentration plant extract through a rotary evaporator. The mixture of plant extracts was analyzed by GC-MS spectrometry. Results: The most abundant compounds identified including heneicosane (7.3%), tetradecane 4,11-dimethyl- (7.11%), Phytol (1.5%), dodecane, 2,6,10-trimethyl- (1.9%) and hexadecane (1.1%), while the lowest concentrations were observed for 10-methylnonadecane, n-hexadecane, tridecane, 2-methyl-, Naphthalene, 1,2,4a,5,6,8a-hexahydro-4,7-dimethyl-1-(1-methylethyl)- and Dodecane, 2,6,11-trimethyl-. One of the main constituents noticed in the combination of four plants was heneicosane, which exhibits a strong antimicrobial effect. In addition, phytol showed multiple effects, including anti-inflammatory, antimicrobial, ant nociceptive, anxiolytic, metabolism-modulating and immune-modulating. Conclusion: These functional molecules identified are known to have different biological activities as antioxidant, antimicrobial, anti-proliferative and antidiabetic. Further studies needed to investigate the mechanism of action through signaling pathway in vivo and in vitro study. Keywords:Bioactive ingredients, GC-MS Analysis, Psiadia arabica Jaub, Rhazya stricta, Saudi Arabia, Tamarix articulata, Terminalia arjuna, Traditional medicinal plantsView:PDF (146.96 KB)
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».