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Enregistrement W2766881800 · doi:10.5539/jas.v9n11p117

Spectrophotometric Determinations of Chloroplastidic Pigments in Physalis angulata L. Leaves Using Different Methodologies

2017· article· en· W2766881800 sur OpenAlexvenueno aff
Tamara Torres Tanan, Marilza Neves do Nascimento, Romeu da Silva Leite, David Santana Guimarães

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimethyl sulfoxideAcetonePhysalisMaceration (sewage)ChemistryChromatographySolventExtraction (chemistry)PigmentChlorophyllEthanolCarotenoidBotanyFood scienceBiologyMaterials scienceBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to compare different protocols for extraction and quantification of photosynthetic pigments, considering different solvents, extraction time and temperature, to determine the best methodology for Physalis angulata L. leaves. The efficiency of immersion of leaf discs in 95% ethanol, 80% acetone and dimethyl sulfoxide (DMSO) was evaluated for 24, 48 and 72 hours. The effect of temperature on extraction with DMSO was also evaluated, with the samples incubated at room temperature and in a water bath at 65 °C. These protocols were compared with the classical methods of plant tissue maceration in 80% acetone followed by filtration, which proved to be the most efficient for Physalis angulata plants and indicated for use in the laboratory. The use of high temperatures (65 °C) is not necessary for the chlorophyll extraction process with DMSO, the room temperature is most efficient in the extraction of carotenoids. Considering the total chlorophyll content, the leaf discs immersion technique in a solvent is acceptable, with 95% ethanol and 24 hours incubation and the most economically viable alternative.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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