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Enregistrement W2761847906 · doi:10.1080/0972060x.2017.1377639

Anti-Bacterial Activity of Extract and the Chemical Composition of Essential Oils in <i>Cirsium arvense</i> from Iran

2017· article· en· W2761847906 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Dehjurian, J. Lari, Alireza Motavalizadehkakhky

Notice bibliographique

RevueJournal of Essential Oil Bearing Plants · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirsium arvenseThistleEssential oilWeedNoxious weedBotanyBiologyChemical compositionHerbChemistryTraditional medicineMedicinal herbs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cirsium arvense, known as “Kharlateh” or “Kangar Sahraee” in Iran, is a plant classified as an agricultural weed. Canada thistle is the common name for C. arvense. In this study we investigated the chemical composition of the essential oils in C. arvense using GC/Mass spectroscopy. Each of the aerial parts of the plant flower, leaf and stem was investigated separately. Nineteen compounds were detected in the flower part, accounting for 96.5 % of the total oil. The main compounds are α-bisabolol (17.4 %), hexacosane (12.6 %), δ-cadinene (9.7 %). The leaf oils contained 12 compounds (99.7 % of the total oil), of which the three main compounds were α-bisabolol (34.8 %), δ-cadinene (20.7 %) and β-selinene (15.6 %). Twelve components (96.6 %) were also detected in the stem, including α-bisabolol and δ-cadinene, which account for 45.8 % and 23.8 % respectively. We also studied antibacterial activity C. arvense methanolic and hexanoic extracts. The results indicated that the plants hexane and methanol extracts showed antibacterial activities.

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)0,000
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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