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Enregistrement W4414164604 · doi:10.18280/ijdne.200710

Effect of Intake of Lidah Mertua (Sansevieria trifasciata Laurentii) Leaf Extract on Free Fatty Acid, Glucose and Triglyceride Levels in Obese Wistar Rats and Compound Identification by LC-MS/MS

2025· article· en· W4414164604 sur OpenAlexvenueno aff
Ni Wayan Bogoriani, I Gusti Ayu Putu Eka Pratiwi, I Gusti Agung Gede Bawa, Komang Tria Noviana Dewi, Ahmad Fudholi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Udayana
Mots-clésTriglycerideIdentification (biology)Triglycerides bloodFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lidah mertua (Sansevieria trifasciata Laurentii) is one of the plants that contains secondary metabolites, namely saponins, flavonoids, sapogenins, tannins, and steroids.The aim of this study was to determine the effect of Lidah mertua leaf extract on triglycerides, glucose, and free fatty acids in obese rats, as well as to identify the compounds.This study used Wistar rats as test animals.There were 4 treatment groups, namely normal control, obesity group, obesity plus LM 100 mg/kg, and obesity plus LM 200 mg/kg.The treatment duration was four weeks, and the parameters measured were body weight, Lee's obesity index, and levels of glucose, free fatty acids, and triglycerides in the serum of Wistar rats, as well as identification of the compounds using LC-MS/MS.The results of the study showed that Lidah mertua leaf extract was able to reduce body weight, Lee's obesity index, and levels of glucose, free fatty acids, and triglycerides with significant differences (p<0.05) from the obese group.The results of LC-MS/MS of Lidah mertua leaf extract identified 15 compounds, namely 3 phenolic acids, 6 flavonoids, a steroid, sapogenin, flavonoid glycosides, tannin, and 2 saponins.This study can be concluded that all identified compounds have a potential role as hypoglycemic and hypolipidemic agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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