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Abstrato

Avaliação de compostos bioativos de algumas plantas medicinais comuns e tradicionais em relevância com o crescimento do arroz

BR Sridevi, S Lokesh*

A Índia, em termos de recursos naturais, é um país muito rico, pois milhares de plantas medicinais são encontradas crescendo e também podem ser acessadas por seus benefícios. A fabricação de medicamentos usando produtos vegetais tem sido um campo de extrema importância atualmente. O valor terapêutico por trás dessas plantas pode ser exposto ao mundo somente se for trazido à tona em uma forma consumível. Avaliar a fitoquímica de cada planta antes de determinar sua propriedade medicinal e a condição que ela pode atingir é crucial. Vários testes fitoquímicos e bioensaios são, portanto, necessários para avaliar os vários compostos químicos nas plantas. Neste estudo, plantas daninhas, a saber, Leucas aspera (Lamiaceae), Tridax procumbens (Asteraceae), Justiciaadhathoda (Acanthaceae), Alternanthera sessilis (Amaranthaceae), Phyllanthus niruri (Euphorbiaceae), Acalypha indica (Euphorbiaceae) e seis plantas medicinais Rauvolfia tetraphylla (Apocynaceae), Achyranthes aspera (Amaranthaceae), Tinospora cordifolia (Menispermaceae), Bacopa monnieri (Scrophulariaceae), Eclipta prostrata (Asteraceae) e Clitoria ternatea (Fabaceae) foram escolhidas para investigar sua composição fitoquímica, conteúdo fenólico, conteúdo flavonoide, atividade antifúngica e seu efeito na germinação de sementes de arroz. A extração foi realizada usando metanol. O maior conteúdo fenólico foi observado no extrato de P. niruri (29,66 mg/g GAE). Em contraste, Leucas aspera apresentou o maior teor de flavonoides (12,76 mg/g QAE). P. niruri em sua concentração mais alta indicou a incidência reduzida de fungos como Alternaria padwickii, Verticillium cinnabarinum e Drechslera oryzae, que foi de 9 a 2%, 5 a 2% e 10 a 3%, respectivamente. Essas descobertas indicaram a importância de plantas tradicionais comuns na agricultura, além de seu valor medicinal.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido usando ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisado ou verificado