Extraction efficiency and bioactive evaluation of Tamarix nilotica and Arthrocnemum macrostachyum extracts for anti-cancer potential
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the potential of phytochemicals from two native UAE plant species, Arthrocnemum macrostachyum and Tamarix nilotica, as anti-cancer agents. The plant extracts were obtained using two methods, maceration, and microwave-assisted extraction (MAE), and were subsequently evaluated for their in vitro cytotoxicity against three cancer cell lines: breast (MDA-MB-231), colon (HCT-116), and lung (A-549). Results suggest that: 1) MAE is more efficient than maceration in recovering metabolites from plant biomass based on measurements of total phenolic content, radical scavenging activity, and bioactivity of extracts based on in vitro cytotoxicity. 2) Only T. nilotica extracts were found to be bioactive based on cytotoxicity measurements. 3) Cancer cell lines displayed differential sensitivity to T. nilotica crude extracts, with breast cancer cells being the most sensitive and lung cancer cells being the least sensitive. 4) Solid-phase fractionation of T. nilotica crude extract using different percentages of methanol resulted in several fractions that were 100-fold more cytotoxic compared to the crude unfractionated extract. The 30% and 70% methanol fractions exhibited the highest cytotoxicity towards breast and colon cancer cell lines, respectively. 5) Untargeted metabolomics using UHPLC-Q-ToF-MS of T. nilotica crude extracts revealed 909 molecular features, of which only 327 were annotated using MS/MS fragmentation. The results suggest that T. nilotica extracts have potential as anti-cancer agents and that MAE is an efficient method for extracting phytochemicals from plant biomass. The study also revealed that cancer cell lines exhibited differential sensitivity to the extracts and that solid-phase fractionation of crude extract using different percentages of methanol can yield fractions that are more cytotoxic than the crude extract.
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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 ».