$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

HPLC analysis of Phenolic Substances and Anti-Alzheimer's Activity of Korean Quercus Species 원문보기

Natural product sciences, v.22 no.4, 2016년, pp.299 - 306  

Nugroho, Agung (Department of Agro-industrial Technology, Lambung Mangkurat University) ,  Song, Byong-Min (Department of Forest Science, Sangji University) ,  Seong, Su Hui (Department of Food Science and Nutrition, Pukyong National University) ,  Choi, Jae Sue (Department of Food Science and Nutrition, Pukyong National University) ,  Choi, Jongwon (Southeast Medi-Chem Institute) ,  Choi, Ji-Yeon (Southeast Medi-Chem Institute) ,  Park, Hee-Juhn (Department of Pharmaceutical Engineering, Sangji University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aimed to establish the quantitative method to analyze the content of peroxynitrite-scavengers belonging to polyphenols in six Korean Quercus species (Quercus mongolica, Q. dentata, Q. acutissima, Q. alienta, Q. serrata, and Q. variabilis) by HPLC. The twelve peroxynitrite-scavengers, flav...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • mongolica leaves with the highest content of peroxynitrite scavengers will be used to prevent diabetic complications such as nephropathy, neuropathy, retinopathy, and cardiovascular disease that can be caused by the overproduction of peroxynitrites.5 In addition, it was established to reliably analyze the peroxynitrite scavengers in the Korean Quercus species by the validation experiments.
  • Recovery tests were performed on the extract of Q. mongolica spiked with each standard compound except for (−)-epigallocatechin.
  • Linearity was evaluated by calculating the R2 value of each regression equation. Sensitivity was evaluated by calculating the values of LOD (limit-of-detection) and LOQ (limit-ofquantification). The LOD and LOQ values were determined by the signal-to-noise (S/N) method, where an S/N ratio of 3 was used for LOD and 10 for LOQ
  • Accuracy and precision of the method were investigated by the intermediate evaluation method measuring the intraday and inter-day variability. The intra-day variability was examined by injecting sample solutions repetitively onto a HPLC system on the dame day, and the inter-day variability was assessed by testing five times a day four consecutive days. Relative standard deviation (RSD) was determined by calculating the retention times and peak area produced from five different experiments.
  • RSD values were considered as the measure of accuracy and precision. To assess accuracy, recovery tests were carried out by adding a standard compound to the sample solution. Recovery rates (%) were determined by calculating the rate of the spiked extract solution versus the non-spiked extract solution.

대상 데이터

  • Each collected set of leaves was dried and pulverized for extraction. The six plants were identified by Byong-Min Song, Department of Forestry Science, Sangji University, Korea. Voucher specimens were deposited in the Laboratory of Natural Product Chemistry, Department of Pharmaceutical Engineering, Sangji University, Korea.
  • The six plants were identified by Byong-Min Song, Department of Forestry Science, Sangji University, Korea. Voucher specimens were deposited in the Laboratory of Natural Product Chemistry, Department of Pharmaceutical Engineering, Sangji University, Korea.

이론/모형

  • Validation of the HPLC method − The validation of the HPLC method was performed following ICH guideline (International Conference on Harmonization) in terms of linearity, sensitivity, precision, and accuracy.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (24)

  1. Kim, J. G.; Bae Y. S. Chemical constituents of domestic Quercus spp. Leaves. Mokchae Konghak 2006, 34, 61-71. 

  2. Kuliev, Z. A.; Vdovin, A. D.; Abdullaev, N. D.; Makhamatkulov, A. D.; Matikov, V. M. Chem. Nat. Prod. 1997, 33, 642-652. 

  3. Sakar, M. K.; Sohretogu, D.; Ozalp, M.; Ekizoglu, M.; Piancente, S.; Pizza, C. Turk. J. Chem. 2005, 29, 555-559. 

  4. Zaveri, N. T. Life Sci. 2006, 78, 2073-2080. 

  5. Patcher, P.; Obrosova, I. G.; Mabley, J. G.; Szabo, C. Curr. Med. Chem. 2005, 12, 267-275. 

  6. Zhang, Y. J.; Xu, Y. F.; Liu, Y. H.; Yin, J.; Li, H. L.; Wang, Q.; Wang, J. Z. FASEB J. 2006, 20, 131-142. 

  7. Ortiz, G. G.; Benitez-King, G. A.; Rosales-Corral, S. A.; Pacheco-Moises, F. P.; Velazquez-Brizuela, I. E. Curr. Neuropharmacol. 2008, 6, 203-214. 

  8. Syad, A. N.; Devi, K. P. Bot. Targ. Ther. 2014, 4, 11-26. 

  9. Moniruzzaman, M.; Asaduzzaman, M.; Hossain, M. S.; Sarker, J.; Rahman, S. M. A.; Rashid, M.; Rahman, M. M. BMC Complement. Altern. Med. 2015, 15, 403-412. 

  10. Nugroho, A.; Rhim, T. J.; Choi, M. Y.; Choi, J. S.; Kim, Y. C.; Kim, M. S.; Park, H. J. Arch. Pharm. Res. 2014, 37, 890-898. 

  11. Kooy, N. W.; Royall, J. A.; Ischiropoulos, H.; Beckman, J. S. Free Radic. Biol. Med. 1994, 16, 149-156. 

  12. Van der Zee E. A.; Biemans, B. A.; Gerkema, M. P.; Daans, S. J. Neurosci. Res. 2004, 78, 508-519. 

  13. Ellman, G. L.; Courtney, K. D.; Andres, V. Jr.; Feather-stone, R. M. Biochem. Pharmacol. 1961, 7, 88-95. 

  14. Hestrin, S. J. Biol. Chem. 1949, 180, 249-261. 

  15. Chung, H. Y.; Yokozawa, T.; Soung, D. Y.; Kye, I. S.; No, J. K.; Baek, B. S. J. Agric. Food Chem. 1998, 46, 4484-4486. 

  16. Gimenez-Garzo, C.; Urios, A.; Agusti, A.; Gonzalez-Lopez. O.; Escudero-Garcia, D.; Escudero-Sanchis, A.; Serra, M. A.; Giner-Duran, R.; Montoliu, C.; Felipo, V. Antioxid. Redox Signal. 2015, 22, 871-877. 

  17. Smith, M. A.; Taneda, S.; Richey, P. L.; Miyata, S.; Yan, S. D.; Stern, D.; Sayre, L. M.; Monnier, V. M.; Perry, G. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 1994, 91, 5710-5714. 

  18. Sayre, L. M.; Zelasko, D. A.; Harris, P. L.; Perry, G.; Salomon, R. G.; Smith, M. A. J. Neurochem. 1997, 68, 2092-2097. 

  19. Perry, G.; Cash, A. D.; Smith, M. A. J. Biomed. Biotechnol. 2002, 2, 120-123. 

  20. Durairajan, S. S.; Yuan, Q.; Xie L.; Chan, W. S.; Kum, W. F.; Koo, I.; Liu, C.; Song, Y.; Huang, J. D.; Klein, W. L.; Li, M. Neurochem Int. 2008, 52, 741-750. 

  21. Feng Y.; Yang, S. G.; Du, X. T.; Zhang, X.; Sun, X. X.; Zhao, M.; Sun, G. Y.; Liu, R. T. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2009, 390, 1250-1254. 

  22. Zhang, L.; Fiala M, Cashman, J.; Sayre, J.; Espinosa, A.; Mahanian, M.; Zaghi, J.; Badmaev, V.; Graves, M. C.; Bernard, G.; Rosenthal, M. J. Alzheimers Dis. 2006, 10, 1-7. 

  23. Hwang, E. M.; Ryu, Y. B.; Kim, H. Y.; Kim, D. G.; Hong, S. G.; Lee, J. H.; Curtis-Long, M. J.; Jeong, S. H.; Park, J. Y.; Park, K. H. Bioorg. Med. Chem. 2008, 16, 6669-6674. 

  24. Descamps, O.; Spilman, P.; Zhang, Q.; Libeu, C. P.; Poksay, K.; Gorostiza, O.; Campagna, J.; Jagodzinska, B.; Bredesen, D. E.; John, V. J. Alzheimers Dis. 2013, 37, 343-355. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로