Quality Control, Antidiabetic, and Anti-inflammatory Effects, as Measured by Alpha-Amylase and Alpha-Glucosidase Activities, of a Weight-Loss Remedy from Worayokasan Scripture
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diabetes increases the risk of free radical generation and health complications. Obesity is a major risk factor for Type 2 Diabetes (T2DM). The Weight-Loss (WL) remedy from Worayokasan scripture, consisting of Cyperus rotundus L. (CR), Terminalia chebula Retz. (TCb), and Tinospora crispa (L.) Miers ex Hook.f. & Thomson (TCp). The WL remedy is used to reduce obesity, nourish the body, and act as atonic. However, there is currently limited information on this natural remedy's potential anti-diabetic and anti-inflammatory effects. Objectives: The objectives of this study were to evaluate the anti-diabetic, and anti-inflammatory properties and quality control of the WL remedy and its plant ingredients. Methods: The quality control was conducted using the Thai Herbal Pharmacopoeia (THP) method. The potential anti-diabetic effects were evaluated through the inhibition of α-amylase and α-glucosidase enzymes, and the potential anti-inflammatory effects were measured by assessing the reduction of nitric oxide (NO) production in the WL remedy and its plant constituents. Results: The WL remedy passed the quality control guidelines set by the THP. TCpW demonstrated the most potent α-amylase inhibitory activity, with IC50 of 201.28 µg/mL, surpassing acarbose. WLH, WLW, and WLE showed moderate α-glucosidase inhibitory activity. However, all samples exhibitory low α-amylase inhibitory activity. The CRE extract exhibited the strongest anti-inflammatory activity by inhibiting NO production with an IC50 value of 31.93 µg/mL. Conclusions: The results suggest that the WL remedy possessed anti-diabetic and weight-loss characteristics, and has the potential to be developed into a dietary supplement for individuals with T2DM.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».