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Enregistrement W1993488586 · doi:10.1002/jsfa.2270

Heat stress reduces the accumulation of rosmarinic acid and the total antioxidant capacity in spearmint (<i>Mentha spicata</i> L)

2005· article· en· W1993488586 sur OpenAlexaff
Ronald S. Fletcher, Tannis Slimmon, Colette Y McAuley, L. S. Kott

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosmarinic acidChemistryPhenolsAntioxidantAntioxidant capacityFood scienceMentha spicataBiochemistryBotanyBiologyEssential oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Selected high‐phenolic lines of spearmint were subjected to a constant 30 °C heat regimen for a period of 4 weeks to determine the effects of heat stress on soluble phenolics, phenols and rosmarinic acid biosynthesis and antioxidant capacity. Heat stress significantly reduced levels of total phenolic acids (71–87%) and soluble phenols (75–87%). This loss was concomitant with a loss of total antioxidant capacity of 21–60% after week 1 and up to 95% by week 4. High‐performance liquid chromatography profiling of heat‐stressed plants at 270 and 320 nm detected nearly a complete loss of rosmarinic acid in all seven chemotypes. High‐temperature drying of non‐heat‐stressed plants at 80 °C resulted in a similar loss of total antioxidant capacity and rosmarinic acid content an effect not observed in material that was subjected to low‐temperature drying first, followed by exposure to high temperature. This suggests that heat stress negatively regulates rosmarinic acid biosynthesis and causes a potential rapid biological breakdown of rosmarinic acid in tissues. 2,2‐Diphenyl‐1‐picrylhydrazyl radical assays of heat‐stressed and non‐stressed plants clearly show that rosmarinic acid is the major contributor to the antioxidant capacity in spearmint. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations78
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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