Gas and Liquid Chromatography–Mass Spectrometry Investigation of <i>Viscum Album</i> Lipophilic Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Viscum album L. is a semiparasitic medicinal plant traditionally used in complementary medicine for integrative cancer treatment. Aqueous and ethanolic extracts of Viscum have been extensively studied, and their biological activities, especially anticancer, are well described. However, information on the chemical composition of the lipophilic fraction of V. album is scarce, limiting the understanding of its biological activities. The aim of this study was to perform a comprehensive analysis of Viscum album lipophilic extracts (VALE) via gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS) and liquid chromatography–high resolution mass spectrometry (LC–HRMS) to unveil its complex chemical composition and understand the impact of VALE storage time and the Viscum host tree. Lipophilic extracts of V. album grown on Pinus sylvestris extracted from 2010 to 2020, and extracts from V. album grown on different host trees (Malus domestica, Quercus sp., Abies alba, and Ulmus sp.) were investigated by GC–MS and LC–HRMS. A total of 103 metabolites were identified using two analytical platforms. The combination of extract hydrolysis and derivatization allowed the identification and quantification of pentacyclic triterpenes, fatty acids, and phytosterols, among other compounds via GC–MS. The LC–MS analysis revealed a complementary profile with the annotation of flavonoids, organic acids, amino acids, and lipids, as well as a trend in sample grouping based on the extraction year. This study can improve the quality control and traceability of formulations containing VALE, as well as advance the understanding of the mechanism of action of VALE topical products used for treating certain types of skin cancer.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».