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.
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 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 | 0,002 | 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 ».