NMR and GC-MS based metabolic profiling, total phenolic content, antibacterial, antioxidant, anticancer and In-silico antiviral activity of Origanum ramonense plant
Notice bibliographique
Résumé
Origanum ramonense is a rare and underexplored aromatic (Lamiaceae family) native to the Mediterranean region, but despite its prospects as a medicinal plant, there is a shortage of spectrometry based metabolic profiling of this plant. Thus, the objective of this study was to carry out a detailed investigation of the metabolic profile of Origanum ramonense extracts using multiple solvents (methanol, methanol/water, ethyl acetate, dichloromethane/methanol, and hot water) of varying polarity, and further assess its bioactive potential. Using analytical tools such as NMR and GC/MS, we identified functional groups of plant metabolites and further employed multiple assays such as DPPH (antioxidant activity) and the Folin-Ciocalteu method to understand the plant's bioactivity. The extracts were found to be rich with polyphenolic compounds (17.8-107.2 mg Gallic acid per gram extract) and had strong antioxidant activity (IC50 5.8-128.5). The promising bioactivity was validated not only by results for in-vitro anticancer and (MCF-7 and HeLa cells) antibacterial tests (S. aureus and S. pneumoniae) but also in-silco molecular docking further showed the potential of antiviral activity of the extracted metabolites against SARS-CoV. These findings highlight O. ramonense as a valuable source of natural antioxidants and bioactive compounds, underscoring the need for further research into its medicinal properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».