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Enregistrement W2578582005 · doi:10.5539/jas.v9n2p1

Mycorrhizal Inoculation Increases Growth and Induces Changes in Specific Polyphenol Levels in Olive Saplings

2017· article· en· W2578582005 sur OpenAlexvenueno aff
Nasir S. A. Malik, Alberto Núñez, Lindsay C. McKeever

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphenolOleuropeinInoculationOleaHorticultureVerbascosideBiologyFungusBotanyChemistryFood scienceGlycosideAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to investigate the effect of mycorrhizal symbiosis on the levels of polyphenols in olive saplings. Rooted stem cuttings of olive cultivar, ‘Arbequina’, were inoculated with AM fungus Rhizophagus intraradices. The inoculated plants showed more robust growth after six months, and after nine months the increase in the mycorrhizal plant’s height was 146%, and the increase in number of leaves was 117% when compared to uninoculated controls. Polyphenols in the methanol extracts of leaves were separated by HPLC and the peaks identified by using commercially available standard compounds and comparing retention time and the mass obtained with the mass spectrometer. Oleuropein, which is a major component of the olive leaf polyphenols, increased in mycorrhizal plants compared to uninoculated plants by 42%, and its derivatives, oleuroside and ligstroside, increased by 68% and 48%, respectively. The highest increase was found in the levels of luteolin-7’-O-glucoside (107% increase), while its sister compound luteolin-4’-O-glucoside increased by 43%. Only verbascoside levels were lower in mycorrhizal plants versus non-mycorrhizal plants declining to below detectable limits. Thus, inoculation of olive saplings with mycorrhizal fungi produces very positive effects on the levels of olive leaf polyphenols. Higher levels polyphenols mean better quality of leaf material for use as herbal medicine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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