Self-Nanoemulsifying Drug Delivery System (SNEDDS) for Antidiabetic Formulation from Mahogany Seeds (Swietenia Mahagoni Jacq) and Moringa oleifera
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to produce a Self-Nanoemulsifying Drug Delivery System (SNEDDS) formulation of containing a combination of mahogany seed and moringa leaf extracts with antidiabetic activity.The research was conducted by extracting mahogany seeds via Soxhlet extraction and moringa leaves via maceration.SNEDDS was prepared by mixing mahogany seed and moringa leaf extracts with surfactant (Tween 80) and cosurfactant (PEG 400), followed by characterization using a Particle Size Analyzer (PSA).Furthermore, the antidiabetic activity test of SNEDDS formulation of mahogany seed extract and moringa leaf was conducted in vivo using male mice.The antidiabetic activity test in mice was conducted by administering the SNEDDS formulation via the oral route.Thirty-five male mice (Mus musculus L.) were induced with hyperglycemia using alloxan and served as the study's experimental animals.All mice were divided into 7 groups, namely positive control group, negative control group, mahogany seed extract SNEDDS group (SM), moringa leaf SNEDDS (SO).The results show the SNEDDS formula group of mahogany seed extract and moringa leaf which has the best characterisation of the test results.The SNEDDS formulation treatment had an average percentage of decrease in blood sugar levels which was quite high in the SM and SO formula with a ratio of 1:1 of 33.36±7.14, this formula was slightly higher than the ratio of 1:2 of 32.26±6.95.ANOVA test results show a significance value of 0.01 (p<0.05) which means there is a difference in influence between treatments.These findings suggest that the SNEDDS formulation containing mahogany seed and moringa leaf extracts demonstrates significant antidiabetic potential.
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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 ».