Trace element composition of raw materials taken from genus Pulmonaria plants to substantiate its' antianemic action

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Introduction. Total extracts taken from generative shoots of genus Pulmonaria plants have antianemic activity. At the same time, extracts obtained from vegetative leaves of these plants do not have similar action. Nowadays, there is no algorithm for determining authenticity and quality of herb raw material with using biogenic elements. Creating such algorithm for diagnosing raw materials by microelement composition is an urgent task.

Materials and methods. The research objects were generative shoots and vegetative leaves of such plants as: P. officinalis L., P. obscura Dum. and P. mollis Wulf. ex Horn. and mixtures of both types of raw materials. Quantitative determination of elements was carried out by mass spectrometry with inductively coupled plasma. Analyzing obtained results was made using the method of hierarchical clustering.

Results. It was established the division into clusters considering all trace elements confirm the species-specificity of the trace element status plants. At the same time raw materials with impurities form clusters different from the cluster formed by hematopoietic complex trace elements contained in the generative shoots of the studied plants. The discovered regularity allows us to consider the cluster, which included the generative shoots as a reference cluster. This reference cluster makes it possible to form an algorithm for checking the raw materials, and its quality

Conclusions. As a result of the work, the possibility of using the trace element composition of plants for the standardizing herb raw materials was established. In addition, the algorithm has been proposed that allows using the content of hematopoietic complex trace elements to determine the authenticity and quality of the herb raw material "Pulmonaria herba".

About the authors

D. S. Kruglov

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: kruglov_ds@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1904-7901

Ph.D. (Tech.), Associate Professor of the Department of Pharmacognosy and Botany

Russian Federation, Novosibirsk

V. V. Velichko

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: velichkvik@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-9224-9350

Ph.D. (Pharm.), Associate Professor, Head of the Department of Pharmacognosy and Botany

Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Camaschella C. Iron-deficiency anemia. N Engl J Med. 2015; 372: 1832–1843. doi: 10.1056/NEjMra 1401038.
  2. Rastitel'nye resursy Rossii: Dikorastushchie tsvetkovye rasteniya, ikh komponentnyi sostav i biologicheskaya aktivnost'. T. 4. Semeistva Caprifoliaceae – Lobeliaceae. Otv. red. A.L. Budantsev. SPb.; M.: Tovarishchestvo nauchnykh izdanii KMK. 2011. 630 s. (In Russ.).
  3. Cohen J.I. A phylogenetic analysis of morphological and molecular characters of Boraginaceae: evolutionary relationships, taxonomy, and patterns of character evolution. Cladistics. 2013; 30(2): 139–69. doi: 10.1111/cla.12036.
  4. Budko E.V., Yampol'skii L.M., Yatsyuk V.YA. et all. Rol' ehlementnogo kompleksa v protsesse gemostaza. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii. 2018;(4):53–57. (In Russ.).
  5. Velichko V.V., Kruglov D.S. Farmakognosticheskoe issledovanie perspektivnogo lekarstvennogo rastitel'nogo syr'ya Pulmonariae herba i Pulmonariae folia . Farmatsiya. 2024; (6): 26–31. doi: 10.29296/25419218-2024-06-04. (In Russ.)
  6. NSAM № 512-MS. Opredelenie ehlementnogo sostava obraztsov rastitel'nogo proiskhozhdeniya (travy, list'ya) atomno-ehmissionnym i mass-spektral'nym metodami analiza. M.: FGBU VIMS. 2017. 57 c.
  7. Altman N., Krzywinski M. Clustering. Nature Methods 2017; 14: 545–46. doi: 10.1007/s00357-014-9161-z.
  8. Murtagh F., Legendre P. Ward’s hierarchical clustering method: Which algorithms implement Ward’s criterion? J Classif. 2014; 31: 274–95.
  9. Boev V.M., Borshchuk E.L., Ekimov A.K. et al. Rukovodstvo po obespecheniyu resheniya mediko-biologicheskikh zadach s primeneniem programmy Statistica 10.0. Orenburg: OAO «IPK «Yuzhnyi UraL». 2014. 208 s. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dendrogram of cluster distribution built using all determined trace elements

Download (584KB)
3. Fig. 2. Dendrogram of cluster distribution built using only hematopoietic complex trace elements

Download (655KB)
4. Fig. 3. Dendrogram of clusters distribution for authentic and adulterated raw materials

Download (722KB)

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».