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Enregistrement W2417915141 · doi:10.2298/jsc160226054d

Elicitation effects of synthetic 1,2,4,5-tetraoxane and 2,5-diphenyltiophene in shoot cultures of two Nepeta species

2016· article· en· W2417915141 sur OpenAlexaff
Slavica Dmitrović, Marijana Škorić, Jelena Boljević, Neda Aničić, Ð. Božić, Danijela Mišić, Vuk V. Filipović, Dejan Opsenica

Notice bibliographique

RevueJournal of the Serbian Chemical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésShootNepetaRosmarinic acidChemistryBotanyLamiaceaeHorticultureFood scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was aimed to investigate the elicitation possibility of the main secondary metabolites production in Nepeta cataria L. and N. pannonica L. plants, by exposing them to synthetic compounds from the group of tetraoxanes and tiophenes. The effect of DO63 (1,2,4,5-tetraoxane) and DOVF15 (2,5-diphenyl-tiophene) on the production of cis,trans-nepetalactone (NL) and rosmarinic acid (RA) in two Nepeta species, was investigated in shoots grown on culture medium with addition of synthetic compounds in concentrations ranging from 0.1 to 2 mg L-1. The content of targeted metabolites in tested in vitro shoots depended on the type and the concentration of applied synthetic compounds. Application of DO63, primarily in concentration of 0.1 mg L-1 to 1 mg L-1, affected only NL production in both Nepeta species resulting in increased NL content in treated shoots, while production of RA was not influenced. Addition of DOVF15 caused decrease of RA content in N. pannonica shoots and increase in N. cataria shoots, whereas NL production was not affected. The presented results highlight the possibility of DO63 and DOVF15 application for the elicitation of the main secondary metabolites production in species from the genus Nepeta.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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