Revista de cromatografía y técnicas de separación

Revista de cromatografía y técnicas de separación
Acceso abierto

ISSN: 2157-7064

abstracto

Perfil fitoquímico cualitativo HPTLC de las semillas de Swietenia mahagoni Jacq

Vigneshwaran LV*, Lalitha KG

La ciencia de la medicina está en pleno desarrollo y se están haciendo intentos en todos los ámbitos para reemplazar el racionalismo por el empirismo. Los pacientes diabéticos que están preocupados por su salud buscan cada vez más plantas medicinales con propiedades antihiperglucémicas. La planta elegida, Swietenia mahagoni Jacq, fue el tema de las investigaciones fitoquímicas del estudio actual. Tiene una variedad de usos medicinales en la etnomedicina. En Indonesia y la India, las semillas y la corteza se utilizan como medicina tradicional para tratar la hipertensión, la diabetes, la malaria y la epilepsia. Pequeños trozos de S. mahagoni Jacq. Las semillas se secaron a temperatura ambiente a la sombra. Las semillas se reutilizaron en una forma fina y gruesa. El material de la fábrica se mantuvo en un recipiente hermético en un lugar limpio y oscuro. El nacimiento del material de la fábrica, la identificación de fitoconstituyentes y la HPTLC se pueden utilizar en los análisis fitoquímicos de una fábrica. Para el análisis HPTLC se utilizaron el aplicador automático de muestras CAMAG Linomet 5, el CAMAG TLC SCANNER 3 y el escáner CAMAG REPROSTAR 3. El cromatograma se corrió a una longitud de 9 cm. Las imágenes se tomaron utilizando un escáner CAMAG REPROSTAR 3 con el software Palm pussycat (interpretación 1.3.4), que se utilizó para el escaneo densitométrico en el modo de reflectancia-absorbancia a luz visible, UV 254 nm y UV 366 nm. Se utilizaron luces de deuterio que proporcionan un diapasón UV continuo entre 190 nm y 400 nm como fuente de radiación. Al comparar los resultados con el ácido oleanólico estándar, se demuestra la presencia de ácido oleanólico. Basado en los hallazgos de la presente disquisición, para revisión.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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