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Enregistrement W2166080419 · doi:10.2174/1874331501004010010

Environmental Factors Affecting the Accumulation of Rosmarinic Acid in Spearmint (Mentha spicata L.) and Peppermint (Mentha piperita L.)

2010· article· en· W2166080419 sur OpenAlexaff
Ronald S. Fletcher, Tannis Slimmon, L. S. Kott

Notice bibliographique

RevueThe Open Agriculture Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Products and Biological Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosmarinic acidHorticultureChemistryBotanyMentha spicataAntioxidantChemotypeFood scienceBiologyEssential oilBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four spearmint, and two peppermint clonal lines, selected for enhanced rosmarinic acid content (50-120 mg g-1 rosmarinic acid DW), where up to 80% of the antioxidant activity was correlated to rosmarinic acid content, were examined to determine the effects of environmental and physiological conditions on the accumulation of rosmarinic acid in leaf tissues. Exposure to a short photoperiod of 12 hours in comparison to 16 hours reduced rosmarinic acid accumulation in two mint lines, but no significant difference was found between photoperiods of 14 and 16 hours. The physiological age of the plant strongly influenced the accumulation of rosmarinic acid with the highest levels recorded in the vegetative state, and a significant reduction in the concentration of rosmarinic acid in the leaves in both the bud initiation and flowering stages in the mint lines. Cold stress, impacted over a six week period had no effect on rosmarinic acid production. A field study of the commercial chemotype 700B indicated that soil type plays an essential role in the accumulation of rosmarinic acid in the leaf tissue, probably due to retention of moisture which favours rosmarinic acid production. For producers and extractors, taking these factors into account would significantly increase rosmarinic acid accumulation in commercially high rosmarinic acid mint and increase the quality control of plant extracts for the natural products 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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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