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Enregistrement W2799475505 · doi:10.7939/r3wm1h

Isolation and fast analysis of phytochemical constituents in Echinacea species and Rhodiola rosea L. using high-speed counter-current chromatography and ultra fast liquid chromatography-mass spectrometry

2011· article· en· W2799475505 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Mudge

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMedicinal Plants and Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyRhodiola roseaCountercurrent chromatographyPhytochemicalMass spectrometryChemistrySalidrosideLiquid chromatography–mass spectrometryEchinacea (animal)High-performance liquid chromatographyTraditional medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed counter-current chromatography was used for the purification of phytochemical components from the roots of Echinacea angustifolia (DC.) Hell and Rhodiola rosea L. Five alkylamides were purified from Echinacea angustifolia roots using two solvent systems and seven phenylalkanoid and monoterpene glycosides were isolated from Rhodiola rosea roots using one solvent system and semi-preparative HPLC. Fast analytical methods were developed for the identification of alkylamides in Echinacea roots and commercial products available in the Canadian marketplace. 24 alkylamides were identified in 15 minutes using ultra-fast liquid chromatography with diode array and mass spectrometric detection. The three major alkylamides obtained by HSCCC were used as quantitative standards to determine alkylamide contents in different products. Also, a 22 minute method using UFLC-DAD-MS was developed for the characterization of 27 components in Rhodiola rosea roots. These techniques can be used in quality and authenticity control of natural health products containing Echinacea and Rhodiola rosea.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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