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Enregistrement W2162743757 · doi:10.1080/10408398.2010.529193

Application of LC and LC-MS to the Analysis of Melatonin and Serotonin in Edible Plants

2011· review· en· W2162743757 sur OpenAlexaff
Xin Huang, Giuseppe Mazza

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninSerotoninChemistryChromatographyFood scienceBiologyBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melatonin is a neurohormone produced by the pineal gland of animals. Serotonin is a monoamine neurotransmitter and one of the precursors of melatonin biosynthesis. These two indoleamines have recently been reported to have widespread occurrence in many edible plants. Consuming foodstuffs containing melatonin and serotonin could raise their physiologic concentrations in blood and enhance human health. Literature concerning analytical methods suitable for determination of melatonin and serotonin in edible plants is limited, although several liquid chromatographic (LC) techniques have been used for their quantification. Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) methods combine selectivity, sensitivity, and high precision, and enable the simultaneous determination of melatonin and serotonin. This work reviews LC and LC-MS techniques used to determine melatonin and serotonin, and the available data on melatonin and serotonin levels in edible plants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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