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Enregistrement W1842733369 · doi:10.4141/cjps2012-117

Bioactive substances in leaves of two amaranth species,<i>Amaranthus tricolor</i>and<i>A. hypochondriacus</i>

2012· article· en· W1842733369 sur OpenAlexvenueno aff
Umma Khair Salma Khanam, Shinya Oba

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmaranthus hypochondriacusAmaranthCultivarBotanyGallic acidRutinChemistryBiologyAmaranthaceaeFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khanam, U. K. S. and Oba, S. 2013. Bioactive substances in leaves of two amaranth species, Amaranthus tricolor and A. hypochondriacus. Can. J. Plant Sci. 93: 47–58. Bioactive substances and phenolic contents of Amaranthus tricolor and A. hypochondriacus leaves were evaluated using four cultivars of each species. Leaf colour attributes (L*, a* and b*) and betacyanins varied widely among the cultivars. The a* value, betacyanins and betaxanthins, appeared to be rich in A. tricolor, whereas betxanthins were twofold higher in A. hypochondriacus. Isoqercetin and rutin were the most abundant flavonoids in all amaranth cultivars. Hyperoside was found only in the A. hypochondriacus cultivar New Aztec. Salicylic acid, syringic acid, gallic acid, vanilic acid, ferulic acid, p-coumaric acid and sinapic acid were the most common phenolic acids in all amaranth cultivars. Significant amounts of ellagic acid and sinapic acid were detected in A. hypochondriacus cultivars. Total phenol content (TPC) was found to be strikingly greater than total phenol index (TPI) in A. tricolor than in A. hypochondriacus. All the amaranth cultivars showed a high correlation between total antioxidant activity and total phenol content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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