Xanthine Oxidase Inhibition and Metabolite Profiling of Aquilaria malaccensis Lam Leaves Extract and Fraction Using FTIR-LCMS
Notice bibliographique
Résumé
Clinically, hyperuricaemia is caused by increased uric acid synthesis catalysed by the enzyme xanthine oxidoreductase. This enzyme exists in two forms: xanthine dehydrogenase, which oxidises hypoxanthine to xanthine, and xanthine oxidase, which oxidises xanthine to uric acid. Agarwood leaves (Aquilaria malaccensis Lam.) possess antihyperuricemic activity. The flavonoid compounds contained in agarwood leaves are thought to inhibit the production of this enzyme. This study aimed to assess the inhibitory activity of agarwood leaf extracts and fractions against xanthine oxidase and to identify the active compounds in the extracts and fractions. Agarwood leaves were macerated with 96% ethanol and fractionated by liquid-liquid extraction with n-hexane, ethyl acetate, and water. The ethanol extract and fractions obtained were tested for their inhibitory activity against xanthine oxidase in vitro using a spectrophotometer at 295 nm. To determine the functional groups and active compounds, the extracts were analysed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), and the ethyl acetate fractions were analysed by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) and FTIR. The results showed that the percentage of xanthine oxidase inhibition was 92.05%, 47.88%, 91.17%, and 57.60% for the ethanol extract, n-hexane fraction, ethyl acetate fraction, and aqueous fraction, respectively. FTIR analysis showed the presence of O–H functional groups, while LC-MS analysis showed flavonoids as the main constituents. It can be concluded that the ethyl acetate fraction contains flavonoids that can inhibit the xanthine oxidase enzyme.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».