Методика количественного определения суммы флавоноидов в листьях тополя белого

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. Тополь белый (Populus alba L.) как перспективный источник сырья, содержащий фенольные соединения, представляет интерес для расширения сырьевой базы лекарственного сырья, обладающего антимикробной активностью. Известно, что в листьях тополя белого содержатся флавоноиды, например, рутин, фенилпропаноиды (p-кумаровая кислота, кофейная кислота), простые фенолы (салицин) и другие соединения.

С точки зрения стандартизации данного сырья интерес представляют флавоноиды.

Цель настоящего исследования – разработка методики количественного определения суммы флавоноидов в листьях тополя белого (Populus alba L.).

Материал и методы. Материалом исследования служили листья тополя белого, заготовленные в 2022 г. в Самарской области (окрестности с. Алексеевка).

В качестве метода исследования использована дифференциальная спектрофотометрия, проведенная в соответствии с ОФС.1.2.1.1.0003.15 «Спектрофотометрия в ультрафиолетовой и видимой областях». Спектральные характеристики водно-спиртовых извлечений оценивали на спектрофотометре «Specord 40» (Analytik Jena AG, Германия) в кюветах с толщиной слоя 10 мм.

Результаты. В результате проведенного исследования разработана методика количественного определения суммы флавоноидов в листьях тополя белого методом дифференциальной спектрофотометрии с использованием стандартного образца рутина при аналитической длине волны 410 нм. Содержание суммы флавоноидов для листьев тополя белого варьирует от 1,30±0,04 % до 2,19±0,05 % (в пересчете на рутин). Ошибка единичного определения с доверительной вероятностью 95% составляет ±5,22%.

Заключение. В результате проведенных исследований обоснована целесообразность оценки качества сырья «Тополя белого листья» по содержанию суммы флавоноидов в пересчете на рутин.

Проведена валидационная оценка разработанной методики по показателям специфичность, линейность в соответствии с ГФ РФ XIV издания. Исходя из результатов валидационной оценки результатов эксперимента, можно сделать вывод о пригодности использования данной методики для количественной оценки суммы флавоноидов в пересчете на рутин.

Полученные результаты исследования могут быть использованы при разработки нормативной документации на перспективный вид сырья «Тополя белого листья» для внедрения в Государственную фармакопею Российской Федерации.

Об авторах

Анна Александровна Косенко

Самарский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.a.kosenko@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3402-4302

аспирант кафедры фармацевтической технологии с курсом биотехнологий

Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, 89

Анна Владимировна Куркина

Самарский государственный медицинский университет

Email: a.v.kurkina@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5028-9186

заведующая кафедрой фармацевтической технологии с курсом биотехнологий, доктор фармацевтических наук, доцент

Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, 89

Владимир Александрович Куркин

Самарский государственный медицинский университет

Email: v.a.kurkin@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7513-9352

заведующий кафедрой фармакогнозии с ботаникой и основами фитотерапии, доктор фармацевтических наук, профессор

Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, 89

Список литературы

  1. Браславский В.Б. Ива, тополь и прополис в медицине и фармации: монография. Самара, 2012; 116.
  2. Государственная фармакопея Российской Федерации. МЗ РФ. XIV изд. Т. I–IV. М., 2018. [Электронный ресурс] URL: http://femb.ru/femb/pharmacopea.php
  3. Куркин В.А., Куприянова Е.А. Сравнительное исследование флавоноидного состава листьев фармакопейных видов рода Populus. Химия растительного сырья. 2020; 1: 117–24. doi: 10.14258/jcprm.2020015818
  4. Куркин В.А. Фармакогнозия: учебник для студентов фармацевтических вузов. 5-е изд., перераб. и доп. ООО «Полиграфическое объединение «Стандарт». Самара. 2020; 372–7.
  5. Куркина А.В. Флавоноиды фармакопейных растений: монография. Самара: ООО «Офорт», ГБОУ ВПО «СамГМУ Росздрава». 2012; 290.
  6. Куприянова Е.А., Куркин В.А. Разработка подходов к стандартизации листьев тополя черного. Аспирантский вестник Поволжья. 2018; 5–6: 17–22.
  7. Куприянова Е.А. Сравнительное фармакогностическое исследование представителей рода Тополь (Populus L.): Дис. … канд. фарм. наук. Самара, 2020. Доступно по: https://samsmu.ru/files/referats/2020/kupriyanova/dissertation.pdf
  8. Nassima B., Riadh K. Antimicrobial and antibiofilm activities of phenolic compounds extracted from Populus nigra and Populus alba buds (Algeria). Brazilian J. of Pharmaceutical Sciences. 2019; 55: e18114. doi: 10.1590/s2175-97902019000218114

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Электронные спектры растворов водно- спиртового извлечения из листьев тополя белого. Примечание. 1 – раствор извлечения; 2 – раствор извлечения с добавлением алюминия хлорида.

Скачать (74KB)
3. Рис. 2. Электронные спектры растворов водно- спиртового извлечения из листьев тополя белого Примечание. 1 – раствор извлечения; 2 – раствор извлечения с добавлением алюминия хлорида; 3 – раствор рутина с добавлением алюминия хлорида.

Скачать (81KB)
4. Рис. 3. Электронные спектры спиртовых растворов рутина Примечание. 1 – исходный раствор; 2 – раствор с добавлением алюминия хлорида.

Скачать (81KB)
5. Рис. 4. Электронный спектр раствора водно- спиртового извлечения из листьев тополя белого (дифференциальный вариант)

Скачать (66KB)
6. Рис. 5. Электронный спектр спиртового раствора рутина (дифференциальный вариант)

Скачать (67KB)
7. Рис. 6. График зависимости оптической плотности от концентрации рутина и уравнение линейной регрессии

Скачать (88KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».