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Enregistrement W2943123701 · doi:10.1039/c9fo00578a

<i>Ocimum basilicum</i> var. <i>purpurascens</i> leaves (red rubin basil): a source of bioactive compounds and natural pigments for the food industry

2019· article· en· W2943123701 sur OpenAlexaff
Filipa A. Fernandes, Eliana Pereira, Ana Ćirić, Marina Sokóvić, Ricardo C. Calhelha, Lillian Barros, Isabel C.F.R. Ferreira

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaInterregKansainvälisen Liikkuvuuden ja Yhteistyön Keskus
Mots-clésAnthocyaninBasilicumOcimumFood scienceRosmarinic acidChemistrySugarAntimicrobialPolyphenolFood industryQuinic acidRed cabbageSweet BasilBotanyBiologyBiochemistryAntioxidantOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocimum basilicum var. purpurascens (red rubin basil) is a basil variety rich in anthocyanin compounds, commonly used in the food industry as an aromatic plant. In this study, the nutritional and chemical compositions of red rubin basil leaves were analysed, as well as, the antimicrobial activity and hepatotoxicity of their hydroethanolic extract. Carbohydrates were the main macronutrients present, with glucose being the major free sugar. Quinic acid was the most abundant organic acid, while γ-tocopherol was the highest tocopherol isoform found. α-Linolenic acid was the major fatty acid of the twenty identified compounds. Regarding polyphenols, twenty-six molecules were identified (thirteen non-anthocyanin and thirteen anthocyanin compounds), with rosmarinic acid being the main non-anthocyanin molecule and cyanidin-3-(6,6'-di-p-coumaroyl)-sophoroside-5-glcucoside the most abundant anthocyanin. These compounds could be related to the antimicrobial activity observed in this study. Thus, this variety could be considered a good source of value added molecules for the food industry.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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