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Enregistrement W4414649112 · doi:10.1021/acsomega.5c08586

Metabolite Profiling and Bioactivity of Eastern Algerian <i>Posidonia oceanica</i>: Cholinesterase and Urease Inhibition with Low Cytotoxicity

2025· article· en· W4414649112 sur OpenAlexaff
Malaoui Karima, Saida KAROUCHE, Ouided Benslama, Hamdi Bendif, Sabrina Lekmine, Ramazan Erenler, Dib Mouna, Lamjed Bouslama, Sulaiman A. Alsalamah, Tarek H. Taha, Fehmi Boufahja, Stefanıa Garzoli

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesAl-Imam Muhammad Ibn Saud Islamic UniversityImam Mohammed Ibn Saud Islamic University
Mots-clésCytotoxicityAcetylcholinesteraseButyrylcholinesteraseCholinesteraseAchéUreaseMTT assayEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Given the growing need for sustainable and natural alternatives to address global health and environmental challenges, marine plants have emerged as promising sources of bioactive compounds. In this context, the present study aimed to investigate the therapeutic potential of Posidonia oceanica (L.) Delile through chemical profiling and enzymatic inhibitory evaluation. Samples (leaves and rhizomes) were collected from the eastern Algerian coast in 2023. Methanolic extracts were prepared and analyzed using liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). The inhibitory activity of the extracts was evaluated against three key enzymes: urease, acetylcholinesterase (AChE), and butyrylcholinesterase (BChE), using Ellman’s colorimetric method for AChE and BChE, and the indophenol-based colorimetric method for urease. Cytotoxicity was assessed using the MTT colorimetric assay on Vero cells.LC-MS/MS analysis led to the identification of 23 secondary metabolites in the leaf extract and 22 compounds in the rhizome extract. The leaf extract exhibited an IC 50 of 15.78 ± 0.34 μg/mL against urease, and 113.43 ± 0.77/30.34 ± 0.56 μg/mL against AChE and BChE, respectively. The rhizome extract showed IC 50 values of 20.52 ± 0.75 μg/mL for urease and 33.59 ± 0.73/11.82 ± 0.73 μg/mL for AChE and BChE, respectively, demonstrating comparable or even superior activity to reference inhibitors such as thiourea and galantamine. Cytotoxicity results revealed moderate toxicity only at high concentrations, while the effective doses used in enzymatic assays were well below the toxicity threshold. Moreover, the selectivity index (SI) highlighted the promising potential of the rhizome extract against BChE (≈24.61) and of the leaf extract against urease (≈21.10), which strengthens their balance between efficacy and biological safety. Molecular docking studies further confirmed these results, showing strong binding interactions between phenolic compounds and the active sites of target enzymes. Notably, polydatin showed strong affinity for AChE (−7.765 kcal/mol), closely matching galantamine; rutin exhibited the highest binding energy with BChE (−9.533 kcal/mol); and vanillin demonstrated the best binding affinity for urease (−5.235 kcal/mol), surpassing thiourea. The phenolic compounds in P. oceanica exhibited promising multitarget inhibitory activity, particularly in the medical field for treating neurodegenerative diseases and urease-related infections. The observed moderate cytotoxicity indicates an acceptable safety margin, enhancing their value as a natural source for applications in medical, veterinary, agricultural, and environmental fields.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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