The Accumulation of Phenolic Compounds in Genetically Selected Amaranthus hybridus is Influenced by Endophytic Natural Growth Regulator
Notice bibliographique
Résumé
Amaranth ( Amaranthus spp . L.) ( Amaranthaceae ), an endemic plant in Central and South America, grows worldwide, being cultivated in many temperate and tropical countries. Although several species of amaranth are frequently considered weeds, the plant is recognized as a food, constructive medicine, a source of protein and minerals livestock feed. The plant is widely cultivated, promoted, and increasingly consumed as a leafy vegetable and traditional medicine in Africa. Despite progressive genetic improvement and modern plant growing technologies, unfavorable climatic and ecological factors reduce the yield, and quality of the active plant botanicals. The role of bio-transformed endophytic microbial plant growth regulator formulation (BESF) on yield and accumulation of phenolic compounds in amaranth leaves is poorly understood. The current study assessed the effects of pre-sowing seed treatments with 0.0 %, 0.2 % and 0.4 % concentrations of BESF solution on germination, leaf yield, flavor and phenolic content in genetically selected Amaranthus hybridus var . cruentus . Data collected were subjected to analysis of variance (ANOVA). Significant treatment means were separated using Tukey test at p < 0.05. BESF significantly increased fresh marketable leaf yield by over 360 kg/ha (29 %) compared to the control. The total flavonoid content in the leaves was raised by 34 % and 47 % with 0.2 % and 0.4 % BESF solution treatments respectively, compared to control. Maximum concentration levels of rutin, apigenin, apigetrin, and quercetin was obtained with 0.4% BESF solution treatment. An analysis of the collected data suggest that BESF was effective in overall improvement in leaf yield, chemical content, and flavor of A. hybridus var . cruentus, allowing us to recommend BESF application to raise A. hybridus var . cruentus leaves for nutrition and pharmacological applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».