Fertilizer micro-dosing and harvesting time of indigenous leafy vegetables affect in vitro antioxidant activities
Notice bibliographique
Résumé
Plant nutrient management can influence the type and level of polyphenolic compounds within leafy vegetables. Therefore, we investigated the effects of fertilizer micro-dosing and harvest time on antioxidant activities of aqueous polyphenolic extracts from Amaranthus cruentus, Ocimum gratissimum and Solanum macrocarpon. Plants were cultivated using urea alone or combined with cattle manure for three staggered harvest periods. Polyphenolics profile (RP-HPLC), DPPH, hydroxyl and superoxide radical scavenging activities, ferric ion reducing power, ferrous ion chelation and inhibition of linoleic acid oxidation were determined. Polyphenolic contents of A. cruentus (caffeic acid, myricetin, quercetin and rutin) and O. gratissimum (catechin and gallic acid) as well as antioxidant activities of the vegetables extracts (except hydroxyl radical scavenging by A. cruentus) were fertilizer micro-dose and harvest timedependent. Thus, combination of both factors highlighted the screening of optimal farming conditions for these vegetables in order to get leaf extracts possessing higher polyphenolic contents and antioxidant activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».