Fruit attributes, phyto-nutrients profiles and antioxidant activity of Noni (<i>Morinda citrifolia</i> L.) genotypes in Andaman Islands
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to indentify genotypes of Noni ( Morinda citrifolia L.) for higher recovery of phyto-constituents and with superior fruits. Tested 33 genotypes showed significant ( p <0.05) variation in total carotenoids (114.7-696.3 mg/100 g), polyphenols (165.4-370.3 mg/100 g), ascorbic acid (71.0-98.2 mg/100 g) and tannin (88.9-395.2 mg/100 g) and micronutrients Mn (4.6-284.2 ppm), Mg (16.3-1131.3 ppm), Ca (51.1-6815.6 ppm) and Cu (2.9-17.2 ppm). Fruit traits also significantly varied in the tested genotypes as observed for average fruit weight (50.5-117.9 g), number of seeds per plant (90.0-221.0) and pulp recovery (35.0-50.0%). Correlation analysis showed strong correlation between carotenoids and ascorbic acid (r=0.973; p <0.05) and flavonoids (r=0.691; p <0.05). Antioxidant activity also showed positive correlation with carotenoids (r=0.0335; p <0.05), flavonoids (r=0.249; p <0.05), Cu (r=0.953; p <0.05) and Mn (r=0.953; p <0.05). The study identified FRG-14, JGH-5, TRA-1, TRA-2 and HD-6 genotypes as rich in phytochemicals and micronutrients for commercial utilization.
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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 | 0,001 | 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 ».