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Enregistrement W2364743202

Study on Endogenesis Inhibitory Substances in Seed of Astragalus membranaceus

2015· article· en· W2364743202 sur OpenAlexvenueno aff
Hu Chang

Notice bibliographique

RevueSeed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Quality and Safety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrassicaGerminationAstragalusInhibitory postsynaptic potentialChemistryExtraction (chemistry)BotanyCoatBiologyFood scienceTraditional medicineChromatography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To investigate the activity and the location of the endogenesis inhibitory substances in seed of Astragalus membranaceus. Method: For obtaining extracts of different solvent,concentrations and extracting times,extraction method was adopted in different tissues of Astragalus membranaceus seeds.Biological activities were determined by wheat and Brassica sp seed. Result: The extract dramatically inhibited the germination and the growth of wheat and Brassica sp seed and the inhibitory activity was positively related to the concentration of the extracts. When the concentration reached 0. 20 g / m L,wheat and Brassica sp seed did not germinate. Distinct difference in inhibitory activity in extracts of different solvent from Astragalus membranaceus seeds were found,of which the water-soluble extracts' inhibitory activity was more significant than alcohol-soluble extracts. With the increased extracting times,the inhibitory activity showed a trend of weakening. The seed coat and kernel both had inhibitory substances,and the latter was stronger than the former. Conclusion: Highly active inhibitory substances were found in the seed of Astragalus membranaceus,and most of them were water-soluble ingredients. The active inhibitory substances in seed kernel was higher than seed coat in Astragalus membranaceus seeds.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
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