STUDIES ON THE CHEMICAL COMPONENTS OF MORINGA OLEIFERA PLANT GROWN UNDER EGYPTIAN CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in Department of Medicinaland Aromatic Plants, Horticultural Research Institute, ARC, Dokki, intwo successive seasons of 2012 and 2013 on Moringa oleifera plant in4 (four) different regions in the Upper Egypt (A1 and A2) and Delta(A3 and A4). It aimed to study the effect of different environments onchemicals and food ingredients, as well as determine the adaptation todifferent environments to identify the best region for growth. Theseeds were germinated in the greenhouse of National Gene Bank, andthen seedlings were transferred into (A1, A2, A3 and A4 regions) inplots with 20 × 30 m distance with 2 m distance between the plant and3 m distance between rows. Samples were taken in different growthstages (2, 4, 6, 8, 10 and 12 month).The obtained results showed that there were significant differencesin chemical components in the whole regions under study. The region(A1) showed the best values in respect to acid ascorbic (vitamin C),beta carotene (vitamin A), thiamine (vitamin B1), riboflavin (vitaminB2), niacin (vitamin B3), and tocopherols (vitamin E), calcium, iron,protein, zinc and phosphorus at a rate value higher than the region (A2)by 2%, region (A3) by 15% and region (A4) by 8%. The obtainedresults explained that the differences among regions in chemical andfood components during plant growth. The best results were obtainedfrom the Upper Egypt under study in respect to the quantity ofnutrition in addition to region (A4) which were good for cultivating ofMoringa tree in Egypt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».