Antioxidant, Enzyme and Molecular Docking Tyrosinase Inhibitory Activities of Major Polyphenols in <i>Boscia coriacea</i> Graells, <i>Grewia erythraea</i> (Schweinf.) Chiov., <i>Ochradenus baccatus</i> Delile, and <i>Orthosiphon pallidus</i> Royle Ex Benth.
Notice bibliographique
Résumé
Boscia coriacea Graells (BC), Grewia erythraea (Schweinf.) Chiov. (GE), Ochradenus baccatus Delile (OB), and Orthosiphon pallidus Royle ex Benth. (OP) are medicinal plants used in Djibouti. They were evaluated to determine their total phenolic content (TPC), flavonoid content (TFC), and phytochemical profile using HPLC-MS/MS. Additionally, their antioxidant capacity was assessed through five various methods. Enzymatic activities were also measured, focusing on acetylcholinesterase (AChE), butyrylcholinesterase (BChE), α-amylase, α-glucosidase, and tyrosinase. OP extract had the highest TPC and exhibited the best antioxidant capacity, whereas OB and BC extracts had the highest TFC. Twenty-seven compounds were identified and quantified by LCMS. GE extract demonstrated the highest AChE activity, whereas OP extract had the highest BChE activity. BC was most active against α-amylase and α-glucosidase, and only GE and OP extracts showed tyrosinase inhibition in vitro. In silico analysis, the compounds were optimized and docked to the human tyrosinase-related protein 1 using AutoDock Vina, with absorption, distribution, metabolism, and elimination to evaluate their suitability based on key therapeutic criteria. Chlorogenic, neochlorogenic, gallic acids, and quercetin emerged as promising tyrosinase inhibitors. These plants can be a viable source in the prevention and treatment related to tyrosinase enzyme inhibition.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».