Phenolic Composition and Allelopathy of Libidibia ferrea Mart. ex Tul. in Weeds
Notice bibliographique
Résumé
Considering the need to produce effective bioherbicides to control weeds and thus reduce the contamination of environments through the use of agrochemicals in control of these plants, the scientific community has been studying the allelopathic activity of several species of Caatinga, once studies indicate that some species of this biome presentind to have activity allelopathic about other plants. On this, the present study aimed to evaluate the allelopathic potential and phenolic composition of extracts of Libidibia ferrea Mart. ex Tul. on seed germination and seedling development of Calotropis procera (Aiton) WT Aiton. and Cenchrus echinatus L. For the allelopathy test, leaf, bark and root extracts, both hot (100 °C) and cold (25 °C), were used, followed by a control group (distilled H2O). Phytochemical prospecting was performed by High Performance Liquid Chromatography (HPLC). The results showed that the hot L. ferrea bark extract has allelopathic activity on C. procera and C. echinatus, which was observed in all parameters analyzed. The phytochemical results showed that L. ferrea extracts present several phenolic compounds which are possibly responsible for the results observed against the two weed species studied, with standing out Gallic acid, Catechin, Caffeic acid, Ellagic acid, and Quercetin. It is therefore necessary to isolate these compounds in view of a potential future use for L. ferrea extracts in the production of a bioherbicide.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».