Study of the chemical content of organic extracts of the Syrian plant Artemisia herba-alba using GC-MS technolog
Notice bibliographique
Résumé
Artemisia herba-alba is a perennial herbaceous plant belonging to the Asteraceae family. It is used in folk medicine to treat many nervous and digestive disorders, as well as diabetes. It possesses antioxidant, antifungal and anti-inflammatory properties. The chemical composition of the organic extracts obtained from the leaves of the Syrian Artemisia herba-alba plant was analysed using a Soxhlet extraction device and three solvents with varying degrees of polarity (petroleum ether, chloroform and ethyl acetate). The chemical constituents of the three extracts were determined using GC/MS technology. In the petroleum ether extract (Ah1), 38 compounds were identified, while the chloroform extract (Ah2) contained 39 compounds, and the ethyl acetate extract (Ah3) contained 45 compounds. The most significant compounds in the Ah1 extract were longiverbenone (23.9%), heneicosane (18.2%), 3,3,6-trimethyl-1,5-heptadien-4-one (16.5%), caryophyllene oxide (5.8%), and octacosane (4.6%). In the Ah2 extract, the main constituents were dioctyl hexanedioate (13.2%), (Z,Z) 9,12-octadecadienoyl chloride (7.3%), and (-)-spathulenol (7.1%). The primary compounds in the Ah3 extract were pentanoic acid (9.5%), geranyl isovalerate (9.3%), 2-butyl-1-octanol (7.5%), and 1-heptadecene (6.4%).
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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 | 0,000 | 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 ».