Combined analysis of <i>Xylopia rubescens</i> Oliv. leaf oil using gas chromatography with flame ionization detection, gas chromatography with mass spectrometry and <sup>13</sup>C nuclear magnetic resonance: structure elucidation of new compounds
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phytochemicals have been isolated from extracts of various Xylopia species (Annonaceae) growing wild in the African rainforest. In contrast, no phytochemical investigations have been reported to date on Xylopia rubescens Oliv. The aim of the present work was to describe the composition of X. rubescens leaf oil. Analysis of the leaf oil has been undertaken by a combination of chromatographic and spectroscopic techniques. Three new compounds have been isolated and their structures elucidated as furanoguaia‐1,4‐diene, furanoguaia‐1,3‐diene and (8Z,11Z,14Z)‐8,11,14‐heptadecatrien‐2‐ol. One other compound is reported for the first time as a natural compound. The oil composition was dominated by both furanoguaiadienes (34.2% and 11.4%, respectively) and by (8Z,11Z,14Z)‐8,11,14‐heptadecatrien‐2‐one (12.8%). The composition of X. rubescens leaf oil varied dramatically from those of the essential oils isolated from other Xylopia species. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».