5,202 research outputs found

    Effect of Auxins on Shoot and Root Growth in an Endangered Medicinal Plant Guggal [Commiphora wightii (Arnott.) Bhand.]

    Get PDF
    An investigation was carried out to study the effect of IBA and NAA on vegetative propagation of guggal[Commiphora wightii (Arnott.) Bhand.] through cuttings, at Navsari Agricultural University, Navsari. The experiment consists of ten treatments: IBA, NAA and their combination, each at 2000, 4000 and 6000 mg l-1along with control, replicated thrice. Ten cuttings per each treatment and per replication were planted. Planting media used were: sand, soil and vermicompost, in 2:1:1 ratio. Cuttings were dipped for five minutes in solutions of IBA, NAA and their combinations. Cuttings treated with 4000 mg l-1 IBA proved to be the best for shoot and root responses, viz., days taken to first sprouting (11.67 days), number of shoots per cutting (10.27), number of leaves in the longest shoot (44.07), length of longest shoot (51.69cm), diameter of the longest shoot (4.40mm), rooting percentage (61.19), number of primary roots per cutting (15.01), length of the longest primary root (26.36cm), and number of secondary roots (22.37) and length of the longest secondary root (21.40cm) per cutting. It was concluded that IBA @ 4000 mg l-1 was most effective for obtaining maximum shoot and root growth

    Physiologically-Based Pharmacokinetic (PBPK) Modeling for the Preclinical Development of Spectinamide Antibiotics

    Get PDF
    Despite being an ancient disease caused by Mycobacterium tuberculosis (Mtb) and after decades of research, tuberculosis (TB) still affects millions of people every year worldwide. In 2018, the World Health Organization (WHO) reported that 10 million people developed tuberculosis and 1.5 million died of the disease. With the increase in the multidrug-resistant (MDR) and extensively drug-resistant (XDR) cases, the treatment for TB with the standard first and second-line therapy is becoming increasingly difficult. Therefore, there is an urgent need to find new anti-TB drugs as combination partners of existing and experimental classes of antimicrobial agents to shorten and simplify the treatment of MDR or XDR TB infection. Spectinamide 1599 and spectinamide 1810 are lead spectinamide compounds currently under preclinical development for the treatment of MDR and XDR tuberculosis. These compounds have previously been tested at various combinations of dose level, dosing frequency, and routes of administration in mouse models of Mtb infection and in healthy animals. Characterizing the disposition of a compound in the tissues of interest is important in understanding the pharmacology of novel antibiotic agents. TB is primarily a pulmonary disease, but extrapulmonary disease has been reported in 10-42% of patients. Thus, understanding the drug disposition and exposure in the tissues in which Mtb is residing is of utmost importance for any new antitubercular drug. Hence, we have used a physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) approach for the prediction of drug pharmacokinetics in organs/tissues of interest and extrapolate their disposition across different species. In the current study, we built, qualified, and refined a minimalistic PBPK model that can describe and predict the pharmacokinetics of spectinamide antibiotics in various tissue, especially those relevant to Mtb infection. The model was expanded and qualified for multiple dose levels, dosing regimens, routes of administration, and various species. The model predictions in mice (healthy and infected) and rats were in reasonable agreement, and all predicted Area Under the Curve (AUCs) in plasma and tissues met the twofold acceptance criteria relative to observed data. To further explore tissue exposure in Mtb lesions, we also utilized the established Simcyp granuloma model to explore the distribution of spectinamide 1599 within granuloma substructures. Simulation results suggest substantial exposure in all lesion substructures, with particularly high exposure in the rim region and in macrophages of the lesion. The developed model may be leveraged as an effective tool in predicting the disposition of spectinamide antibiotics in further preclinical and clinical development to identify optimal dose levels and dosing regimens

    เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชจเซ‹เชจเซเช‚ เชธเช‚เชšเชพเชฒเชจเชƒ โ€˜เช—เซเชœเชฐเชพเชค เชฐเชพเชœเซเชฏเชจเชพ เชญเชฐเซ‚เชš เชœเชฟเชฒเซเชฒเชพเชจเชพ เชฌเชพเชฐเชพ เชชเซเชฐเชฆเซ‡เชถเชจเชพ เช•เซ‡เชŸเชฒเชพเช• เชชเชธเช‚เชฆเช—เซ€เชฏเซเช•เซเชค เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชจเซ‹เชจเซ‹ เช…เชญเซเชฏเชพเชธโ€™

    Get PDF
    เช—เซเชœเชฐเชพเชค เชฐเชพเชœเซเชฏเชจเชพ เชญเชฐเซ‚เชš เชœเชฟเชฒเซเชฒเชพเชจเชพ เชฌเชพเชฐเชพ เชตเชฟเชญเชพเช—เชฎเชพเช‚ เชถเชฟเช•เซเชทเชฃ, เช†เชฐเซ‹เช—เซเชฏ, เชชเชฐเซเชฏเชพเชตเชฐเชฃ เชธเช‚เชฐเช•เซเชทเชฃ เช…เชจเซ‡ เชฐเซ‹เชœเช—เชพเชฐ เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเซ‡ เชคเชฅเชพ เช—เชฐเซ€เชฌเซ€ เช…เชจเซ‡ เชฌเซ‡เช•เชพเชฐเซ€ เชฆเซ‚เชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเชพ เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเซ‡ เช…เชจเซ‡ เชธเชฎเชพเชœเชตเชฟเช•เชพเชธ เชคเชฅเชพ เชฒเซ‹เช•เช•เชฒเซเชฏเชพเชฃเชจเชพ เช•เชพเชฐเซเชฏเซ‹ เช•เชฐเชคเซ€ เช…เชจเซ‡เช• เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“ เช›เซ‡. เช†เชตเซ€ เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“ เช‰เชคเซเชชเชพเชฆเชจเชจเชพ เชธเชพเชงเชจเซ‹เชจเซ‹ เชถเซเชฐเซ‡เชทเซเช เชคเชฎ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€ เชธเชฎเชพเชœเชจเชพ เชœเชฐเซ‚เชฐเซ€เชฏเชพเชค เชฎเช‚เชฆ เชฒเซ‹เช•เซ‹ เชธเซเชงเซ€ เชตเชฟเช•เชพเชธเชจเชพ เชซเชณ เชชเชนเซ‹เช‚เชšเชพเชกเซ‡ เชคเซ‡ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชจเซ‹เชจเซเช‚ เชธเช‚เชšเชพเชฒเชจ เชฏเซ‹เช—เซเชฏ เชฐเซ€เชคเซ‡ เชฅเชตเซเช‚ เชœเซ‹เชˆเช. เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชพเชจเซ‹เชจเซ€ เชญเซ‚เชฎเชฟเช•เชพ เชธเชฎเชพเชœเช•เชฒเซเชฏเชพเชฃ เช…เชจเซ‡ เชฒเซ‹เช•เชตเชฟเช•เชพเชธเชจเชพ เช•เชพเชฐเซเชฏเซ‹เชฎเชพเช‚ เชฆเชฟเชจเชชเซเชฐเชคเชฟเชฆเชฟเชจ เชตเชงเชคเซ€ เชœเชพเชฏ เช›เซ‡. เชœเซเชฏเชพเช‚ เชธเชฐเช•เชพเชฐ เช•เซ‡ เชธเชฐเช•เชพเชฐเชจเซ€ เชเชœเชจเซเชธเซ€เช“ เช†เชตเชพ เช•เชพเชฐเซเชฏเซ‹ เช•เซ‡ เชธเซ‡เชตเชพเช“ เช†เชชเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชœเชตเชพเชฌเชฆเชพเชฐ เช›เซ‡, เชคเซ‡เชตเชพ เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเซ‹เชฎเชพเช‚ เชชเชฃ เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชจเซ‹เชจเซ€ เช•เชพเชฎเช—เซ€เชฐเซ€ เชจเซ‹เช‚เชงเชชเชพเชคเซเชฐ เชฐเชนเซ€ เช›เซ‡. เช†เชตเซ€ เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“ เชธเชฐเช•เชพเชฐเชจเซ€ เชชเซ‚เชฐเช• เชญเซ‚เชฎเชฟเช•เชพเช“ เชญเชœเชตเซ‡ เช›เซ‡. เชญเชฐเซ‚เชš เชœเชฟเชฒเซเชฒเชพเชจเชพ เชฌเชพเชฐเชพ เชชเซเชฐเชฆเซ‡เชถเชฎเชพเช‚ เชตเชฟเชตเชฟเชง เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเซ‡ เช•เชพเชฎ เช•เชฐเชคเซ€ เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“เชจเซ€ เช•เชพเชฎเช—เซ€เชฐเซ€เชจเซ€ เชœเชพเชฃเช•เชพเชฐเซ€ เชฎเซ‡เชณเชตเซ€, เชคเซ‡เชจเชพ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชฟเชค เชธเช‚เชถเซ‹เชงเชจ เช…เชญเซเชฏเชพเชธเชฅเซ€ เช†เชตเซ€ เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“เชจเซ€ เช•เชพเชฎเช—เซ€เชฐเซ€เชฎเชพเช‚ เชธเซเชงเชพเชฐเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เช•เซ‡เชŸเชฒเชพเช• เชฐเชšเชจเชพเชคเซเชฎเช• เชธเซ‚เชšเชจเซ‹ เช†เชชเชตเชพเชจเซเช‚ เช•เชพเชฎ เชธเช‚เชถเซ‹เชงเชจ เช…เชญเซเชฏเชพเชธเชจเชพ เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซ‹ เช†เชชเชถเซ‡. เช† เช…เชญเซเชฏเชพเชธเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช† เชตเชฟเชธเซเชคเชพเชฐเชจเซ€ เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเช‚เชธเซเชฅเชพเช“ เชธเซเชตเชฎเซ‚เชฒเซเชฏเชพเช‚เช•เชจ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชชเชฃ เช•เชฐเชถเซ‡. เช† เช…เชญเซเชฏเชพเชธเชจเชพ เชคเชพเชฐเชฃเซ‹ เช…เชจเซ‡ เชธเซ‚เชšเชจเซ‹ เช—เซเชœเชฐเชพเชค เชธเชฐเช•เชพเชฐ, เชญเชฐเซ‚เชš เชœเชฟเชฒเซเชฒเชพเชจเซ€ เชธเชฐเช•เชพเชฐเซ€ เชเชœเชจเซเชธเซ€เช“, เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เชธเซ‡เชตเชพ เชธเช‚เช—เช เชจเซ‹ เช…เชจเซ‡ เชธเซเชตเซˆเชšเซเช›เชฟเช• เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเซ‡ เช•เชพเชฎ เช•เชฐเชตเชพ เช‡เชšเซเช›เชคเชพ เชธเชพเชฎเชพเชœเซ€เช• เช•เชพเชฐเซเชฏเช•เชฐเซ‹ เช…เชจเซ‡ เช† เช•เซเชทเซ‡เชคเซเชฐเชจเชพ เชœเซ€เชœเซเชžเชพเชธเซ เชตเชฟเชฆเซเชฏเชพเชฐเซเชฅเซ€เช“เชจเซ‡ เช•เซ‡เชŸเชฒเซเช‚เช• เช‰เชชเชฏเซ‹เช—เซ€ เชฎเชพเชฐเซเช—เชฆเชฐเซเชถเชจ เช†เชชเชถเซ‡
    • โ€ฆ
    corecore