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Enregistrement W2898724864 · doi:10.1139/gen-2018-0059

DNA barcoding of species of <i>Bacopa</i> coupled with high-resolution melting analysis

2018· article· en· W2898724864 sur OpenAlexvenueno aff
Chayapol Tungphatthong, Jutharat Somnuek, Thatree Phadungcharoen, Kornkanok Ingkaninan, Jessada Denduangboripant, Suchada Sukrong

Notice bibliographique

RevueGenome · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plants and Neuroprotection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh Resolution MeltBacopa monnieriDNA barcodingBiologyAmpliconBotanyEvolutionary biologyPolymerase chain reactionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Thailand, there are three species of Bacopa, namely, B. monnieri, B. caroliniana, and B. floribunda. Among these species of Bacopa, B. monnieri is the only medicinal species, used for the treatment of cognitive impairment and improvement of cognitive abilities because of its bioactive constituents, bacoside A and B. However, because of the similar characteristics of these species, it is difficult to differentiate among related species, resulting in confusion during identification. For this reason, and to ensure therapeutic quality for consumers, authentication is important. In this study, the three abovementioned species of Bacopa were evaluated using barcoding coupled with high-resolution melting (Bar-HRM) analysis based on primers designed for the trnL-F sequences of the three species. The melting profiles of the trnL-F amplicons of B. caroliniana and B. floribunda were clearly different from the melting profile of the trnL-F amplicon from B. monnieri; thus, the species could be discriminated by Bar-HRM analysis. Bar-HRM was then used to authenticate commercial products in various forms. The melting curves of the six commercial samples indicated that all the tested products contained genuine B. monnieri species. This method provides an efficient and reliable authentication system for future commercial herbal products and offers a reference system for quality control.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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