Evaluation of In vitro Antidiabetic Potential of Thymus schimperi R. and Thymus vulgaris L.
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes has become the most common metabolic disease worldwide.In particular, type 2 diabetes is the most commonly encountered type of diabetes, which is characterized by impaired insulin secretion and/or action.One of the effective methods to control diabetes is to inhibit the activity of α-amylase and α-glucosidase enzymes which are responsible for the breakdown of starch to more simple sugars, using plant products.This study evaluated the total phenolic (TPC), total flavonoid (TFC), and antidiabetic potential of Thymus schimperi and Thymus vulgaris via in vitro inhibition of α-amylase and α-glucosidase, using the hot water and aqueous: methanol (20:80, v/v) extracts.The α-amylase inhibitory potentials of the extracts were investigated through reducing sugars analysis using 3,5-dinitrosalicylic acid color reagent (DNSA) using starch solution as substrate.The α-glucosidase inhibition was determined by pre-incubating α-glucosidase with different concentrations of the extracts followed by the addition of p-nitrophenylglucopyranoside (pNPG).Aqueous: methanol (20:80, v/v) extract of T. schimperi contained highest TPC (46.01 ± 4.54 mg GAE/g dw) and TFC (14.72 ± 1.14 mg QE/g dw) also showed stronger α-amylase inhibition activity (IC50 = 0.33 ± 0.05 mg/mL) and the hot water extract exhibited stronger α-glucosidase inhibition (IC50 = 0.05 ± 0.01 mg/mL) capacity than that of T. vulgaris.The TPC and TFC were positively related (p < 0.05) with α-amylase inhibition activity but negatively correlated (p > 0.05) with α-glucosidase inhibitory activity.These results indicated that the inhibition of these enzymes can lead to lower postprandial blood glucose.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».