Comparative Molecular Profiling and Bioactivity Analysis of Algerian Propolis: Antioxidant, Antibacterial Activities, and In Silico NRF2-KEAP1 Pathway Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Propolis, a natural bee-derived product rich in diverse phytochemicals with potential therapeutic benefits, remains underexplored in Algeria. This study investigated the molecular profile, antioxidant capacity, and antibacterial activity of propolis sourced from two bioclimatically distinct Algerian regions (humid subtropical Batna and hot desert Biskra) using electrospray ionization mass spectrometry, ultra-high-performance liquid chromatography with diode array detection, and gas chromatography–mass spectrometry. Significant regional variations were observed, with propolis extract 2 (PE2) exhibiting a higher bioactive content, including a constituent not previously reported in propolis. Antioxidant assays (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl, 2,2′-azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid), ferric reducing antioxidant power, and phenanthroline) demonstrated that PE2 consistently outperformed propolis extract 1 and the reference standards (DPPH IC50: 27.74 µg/mL; FRAP: 5.16 µg/mL). Antibacterial testing demonstrated potent bactericidal effects, particularly for PE2, with minimum inhibitory concentration values equivalent to the minimum bactericidal concentrations required against Staphylococcus aureus ATCC 25923 (18.75 µg/mL) and Escherichia coli ATCC 25922 (133 µg/mL). Molecular docking identified nine bioactive compounds with high KEAP1 binding affinity, with 1,3-O-caffeoyl-dihydrocaffeoylglycerol (first time reported in propolis) showing the strongest binding affinity (−11.02 Kcal/mol). In silico pharmacokinetic predictions further verified its drug-like properties. These findings suggest the tested Algerian propolis samples, as a source of natural alternative antioxidants and antimicrobials, provide a basis for future research in drug discovery and development.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».