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Enregistrement W2024629235 · doi:10.1111/j.1365-2621.2009.02136.x

Screening of medium composition for the free radical‐scavenging properties by <i>Antrodia cinnamomea</i>

2010· article· en· W2024629235 sur OpenAlexfundno aff
Ching‐Ting Yang, Jong‐Tar Kuo, En‐Shyh Lin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilNational Science Council
Mots-clésChemistryDPPHSuperoxideXyloseScavengingNuclear chemistryFructoseRadicalOrganic chemistryFood scienceAntioxidantFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The effects of nutritional conditions on the scavenging capacity on superoxide anion radical and 2,2‐diphenyl‐1‐picrylhydrazyl (DPPH) free radical of ethanolic extracts from filtrates of Antrodia cinnamomea were investigated in shake‐flask cultures. Culture medium significantly affected inhibition of superoxide anion generation and DPPH free radical scavenging activity. In contrast, both scavenging capabilities on superoxide anion radical and DPPH free radical were found to be greatly affected by varying the carbon source, the nitrogen source, the growth factors or the trace elements. The maximal inhibition of superoxide anion generation could be obtained when the culture medium compositions were: xylose, ammonium oxalate, nicotinic acid, NaH2PO4 and CuSO4; while a maximal DPPH free radical scavenging activity could be achieved when the medium composition setting as: fructose, peptone, nicotinic acid, KH2PO4 and CaCl2 (the scavenging effects on superoxide anion radical and DPPH free radical were increased to 96.3 ± 0.3% and 29.0 ± 1.0%, respectively). We proved that controlling the culturing conditions and modifying the composition of the medium can dramatically enhance the scavenging ability on superoxide anion radical and DPPH free radical of A. cinnamomea.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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