Phytochemical Features of Malabaila dasyantha (Apiaceae) Aerial Parts

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Malabaila dasyantha (C. Koch) Grossh (Apiaceae) is one of the species widely used in folk medicine. However, scientific research of this species has not been carried out, and almost no information on it is found in academic scientific databases. The new distribution areas of M. dasyantha were discovered in Gadabay district, Azerbaijan. It was determined that the plant belongs to the xerophytic ecological group. The chemical composition of the species was studied, focusing on the isolation and elucidation of phytochemical structures. The aerial parts of Malabaila dasyantha were finely cut and dried at ambient conditions. The mixture of extractive substances was obtained through three consecutive extractions with acetone, each 3 days long. The resulting acetone was filtered and evaporated on a water bath, resulting in a yellow resin with a 7% yield. The resin was then dissolved in CHCl3 and chromatographed over a column of neutral Al2O3 with elution by hexane, hexane + benzene, benzene, benzene + chloroform, chloroform, and chloroform + ethanol, in different ratios. Each fraction had a volume of 100 mL, and the separation and isolation process was carried out using column (silica gel) and thin-layer chromatographic methods. The structural elucidation of the purified compounds was based on infrared spectroscopy, ultraviolet, 1H and 13C-NMR data, and compared with those previously reported in the literature. The isolated compounds from the acetone extracts of M. dasyantha were identified as scopoletin (4.3%), oxypencedanin (2.6%), isoimperatorin (3.5%), and columbianetin (2.5%). These findings may have potential applications in the fields of medicine and pharmacology. Further studies are needed to fully explore the potential of these compounds and their therapeutic properties.

About the authors

Husniya Gara Mammadova

Department of Chemistry and Biology, Sumgait State University

Author for correspondence.
Email: husniyamammadova63@gmail.com
Azerbaijan, Sumgait City

References

  1. Ömer Kiliç. 2014. A morphological study on endemic Malabaila lasiocarpa Boiss. (Apiaceae) from Bingol (Turkey). – Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 1(1): 28–32. https://dergipark.org.tr/tr/pub/bseufbd/issue/22290/239069
  2. Stevens P.F. 2001 onwards. Angiosperm Phylogeny Website. Version 14, July 2017. http://www.mobot.org/MOBOT/research/APweb/ (Accessed 16.06.2023)
  3. Ibadullayeva S.C. 2004. [Apiaceae of the Azerbaijan flora.] Baku. 347p.
  4. Malabaila. The Plant List (2013). Version 1.1. http://www.theplantlist.org/1.1/browse/A/Apiaceae/Malabaila/
  5. Judd W.S., Campbell C.C., Kellogg E.A., Stevens P.F., Donoghue M.J. 2007. Plant systematics: A phylogenetic approach, 3rd edition. Sunderland. 611 p. https://www.cabdirect.org/cabdirect/abstract/20073241649
  6. Askerov A.M. 2016. [The higher plants of Azerbaijan (Conspectus of Azerbaijan flora)]. Vol. II. Baku. 283 p. (In Russian)
  7. Nassar M.I., Aboutabl E.A., Maklad Y.A., El-Khrisy E.D.A., Osman A.F. 2009. Chemical constituents and bioactivities of Malabaila suaveolens. — Phcog. Res. 1(6): 342–347. https://www.phcogres.com/article/2009/1/6/nil-1
  8. Zernov A.S. 2010. Plants of the Russian Western Caucasus. Field Atlas. Moscow. P. 447–448. (In Russian)
  9. Serkerov S.V., Aleskerova A.N. 2006. [Infrared spectra and structure of sesquiterpene lactones and coumarins]. Baku. 233p. (In Russian)
  10. Erbay M.S., Sarı A. 2018. Plants used in traditional treatment against hemorrhoids in Turkey. — Marmara Pharm. J. 22(2): 110–132. https://doi.org/10.12991/mpj.2018.49
  11. Mammadov T.S., Asadov H.H. 2014. [Plant ecology]. Baku. P. 296–300. (In Russian)
  12. Ghazanfar S.A. 1994. Handbook of Arabian Medicinal Plants. Boca Raton. 265 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (2MB)
3.

Download (9KB)
4.

Download (14KB)
5.

Download (13KB)
6.

Download (11KB)

Copyright (c) 2023 Husniya Mammadova Gara

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».