Influence of Additive on Growth and Differentiation of Cordyceps militaris (L.) fruitbody
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Study the growth and differentiation of fruitbody of cordyceps militaris (L.) Link with treatment additive Method:In this experiment,the micro additives were added in the culture medium to screen optimized additive for the high yield,well quality militaris.The compounds were a growth regulator 2,4-chlorophen-oxyacetic acid (2,4-D),corn meal,citric acid triamine,colchicine,and streptomycin.The effect of those on the growth and development of cordyceps militaris was tested in the experiment.Result:The results showed that the growth of sino-canadian regulator (2,4-D) (0.14g/L) and citric acid triamine (0.6g/L) of the medium can have mycelial growth faster,fruitbody differentiation higher,fruitbody growth speeder,fruitbody color deeper and cordycepin concentration higher (0.46%).Corn flour takes mycelial growth faster but later and slower in the cultivationr.Colchicine and streptomycin can induce primordium differentiation,and enhance the capacity of the medium to inhibit other bacterium,increase the yield of fruiting bodies and its cordycepin.Conclusion:the growth regulator (2,4-D),citric acid triamine,colchicine,streptomycin were added to nutrient solution in the cordyceps cultivation to improve the yield of cordyceps fruiting body and the cordycepin contentation.
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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 ».