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Enregistrement W6911334229 · doi:10.5281/zenodo.10376152

IN VITRO EVALUATION OF ANTI OXIDANT ACTIVITY OF LINUM USITATISSIMUM LEAF EXTRACT

2023· dissertation· en· W6911334229 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinumAntioxidantPhytochemicalDPPHHydrogen peroxideScavenging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antioxidants are compounds that can inhibit or prevent the oxidation of the easily oxidized substrate. One of the plants as a potential source of bioactive compounds and antioxidant activity (Linum Usitatissimum). This plant was commonly found in the Madhya Pradesh, India, Russia, Canada and China has been used by the society. This study aimed to determine the proximate compositions, bioactive compounds and antioxidant activity from large-leafed mangrove fruit which extracted by methanol. The phytochemical screening was carried on the both extracts of leaves of Linum Usitatissimum, revealed the presence of some active ingredients such as Alkaloid, Glycoside, Steroids Gums, Flavonoids, Saponins, Reducing sugar, Tannins. The aqueous and alcoholic leaves extract were also evaluated for their antioxidant activity using FRAP assay, Metal chelating assay, DPPH radical scavenging assay, superoxide-radical scavenging assay and Hydrogen peroxide scavenging assay. The result of the present study showed that the ethanolic leaves extract of Linum Usitatissimum has shown the greatest anti-oxidant activity than aqueous extracts. The high scavenging property of may be due to hydroxyl groups existing in the phenolic compounds. Further work is needful to isolate the exact compound which is responsible for antioxidant activity and biophysical characterization can be done in the future. Key Words: Linum Usitatissimum and Antioxidants activity.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,266 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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