Assaying the variation in secondary metabolites of St. John's wort for its better use as an antibiotic
Notice bibliographique
Résumé
The present study is aimed at investigating the effects of variation in secondary metabolites of St. John’s wort for its better use as an antibiotic. The seasonal dynamics investigation of St. John’s wort secondary metabolites was carried out on annual, biennial and triennial wild-growing plants of the suburban localities, and on the indigenous perennial plants of the mountainous localities. The effects of variation in secondary metabolites of the plant material were monitored using a complex antimicrobial preparation imanin. As plant secondary metabolites, imanin was isolated from flowers and leaves of St. John’s wort by aqueous-alkaline extraction. The quality of imanin contained in St. John’s wort was determined by FTIR and HPLC methods. The imanin extracts were tested for antimicrobial activity against Staphylococcus aureus, Streptococcus agalactiae,Bacillus diphteriae, Bacillus tetani, Clostridium histolyticus, Bacillusmesentericus and Bacillus mycoides. The quantitative effects of temperature and light intensity on imanin accumulations in St. John’s wort were examined depending on the sampling periods and location. The results of antimicrobial activity and quantitative effects of climatic conditions were correlated with vegetation phases of hypericum plants. Key words: Imanin, St. John’s wort, antimicrobial activity, hyperforin, plant vegetation.
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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) | 0,001 | 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 ».