Formulation and Evaluation of Antimicrobial Activities of Herbal Cream Containing Ethanolic Extracts of Azadirachta indica Leaves and Aloe Vera Gel
Notice bibliographique
Résumé
The antimicrobial activity of ethanolic extract of dried leaves of Azadirachta indica (Neem), fresh gel of Aloe vera, combination of the two extracts and the creams formulated with these extracts were evaluated.The preliminary in vitro antimicrobial activity of the extracts at various concentrations and those of their creams were determined against some microorganisms using the agar cup plate method. The growth inhibition zones of the extracts on the microorganisms were noted. The minimum inhibitory concentration (MIC) was also determined by agar dilution method. The physical properties of the creams formulated with these extracts were evaluated using standard procedures.Gram positive bacteria were more susceptible to Neem extract of which Staphylococcus aureus was the most susceptible with the lowest MIC value (2.5mg/ml). The fungal strain Candida albicans had the lowest MIC value (2.0mg/ml) for the Aloe vera gel extract. The MIC values (mg/ml) of Neem leaves against Bacillus subtilis, Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeroginosa, Candida albicans and Aspergillus niger were 5.00, 5.00, 2.50, 10.00, 2.50, 5.00 respectively, while MIC of Aloe extract were 8.00, 8.00, 4.00, 8.00, 2.00, 4.00 respectively. Among the formulated creams, the formulation containing equal concentrations of the extracts (1:1) showed the highest antimicrobial activity, however the commercial brand Funbact A® had better antimicrobial activity. Most of the creams showed comparable physical properties.The study showed that the creams containing equal concentrations of the two ethanolic extracts have high potentials as topical antimicrobial agents especially against skin infections due to the tested Gram positive bacteria and Candida albicans.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».