Solid-Phase Microextraction of Volatile Compounds from the Chopped Leaves of Three Species of <i>Eucalyptus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) coupled with gas chromatography and ion-trap mass spectrometry has been used to identify biogenic volatile organic compounds present in the headspace of chopped leaves of Eucalyptus (E.) dunnii, E. citriodora, and E. saligna. A simple HS-SPME method entailing 30 min of extraction at 30 degrees C was developed for this purpose. Thirty compounds were identified in the headspace of 60 juvenile chopped Eucalyptus leaves, and another 30 were tentatively identified. The presence of compounds such as (E)-4,8-dimethyl-1,3,7-nonatriene (DMNT), (E,E)-4,8,12-trimethyl-1,3,7,11-tridecatetraene (TMNT), (E,E)-alpha-farnesene, (E,E,E)-3,7,11,15-tetramethyl-1,3,6,10,14-hexadecapentaene (TMHP), beta-caryophyllene, alpha-humulene, germacrene D, and beta-cubebene in the headspace of the leaves but not in the essential oils from the same Eucalyptus trees and information about the infochemical roles of some of these compounds in other living plant systems suggest they might play a bioactive role in Eucalyptus leaves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».