Ginsenoside variation and phytochemistry of Ontario-grown North American ginseng (Panax quinquefolius): Assessing land race diversity and biological activities
Notice bibliographique
Résumé
North American ginseng (Panax quinquefolius L.) is a valuable and widely used medicinal plant and Ontario has become the largest grower of ginseng in North America. Ginseng has been grown in Ontario for over 50 years and has reached the land race stage. The phytochemistry of Ontario ginseng land races was characterized using high performance liquid chromatography (HPLC) coupled with a diode array detector (DAD), evaporative light scattering detector (ELSD), or mass spectrometry (MS) to assess ginsenoside and monosaccharide content. Nuclear magnetic resonance (NMR) was used successfully as a metabolomic tool to distinguish Ontario ginseng land races and ginseng species. Ginsenoside variation was high within and among Ontario ginseng land races and variation in ginsenoside content was correlated positively to the level of inhibition of the drug metabolizing cytochrome P450 enzyme, CYP3A4. Along with the assessment of ginsenosides, LC/MS/MS and LC/ELSD methods were developed to characterize malonyl ginsenosides and monosaccharide components respectively in Ontario ginseng. Malonyl ginsenosides accounted for a significant percentage of total ginsenoside content and glucose was found to be the major monosaccharide component. Although chromatographic ginsenoside analysis did not differentiate land races, 1H NMR was successfully applied to distinguish ginseng species and two of five land races. The results from this study contribute to the validation and characterization of Ontario ginseng and add to the value of this important medicinal crop.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».