Chemical composition of Moringa (Moringa oleifera) root powder solution and effects of Moringa root powder on E. coli growth in contaminated water
Notice bibliographique
Résumé
There are many methods available to treat contaminated drinking water; however, economic, cultural, and social factors often impair implementation of these methods, particularly in developing countries. Moringa root powder seems to offer a promising alternative to treating contaminated water. Roots were extracted from randomly selected, seven month old plants, grown in a greenhouse. The roots were washed, bark peeled, oven-dried and ground into powder. Solubility of Moringa root powder was examined by mixing the dried powder in nine different Moringa concentrations (12.5, 27.5, 250, 1250, 2500, 4200, 8300, 12,500, and 16,000 mg/L). Four treatments (0, 250, 450, and 600 mg/L) of Moringa concentrations were used to determine their effectiveness at reducing Escherichia coli in water from a mixed livestock farm pond. Each treatment was added to two (50 and 37 MPN/100 mL) concentrations of E. coli contaminated water. Potassium, sodium, magnesium, phosphorus and calcium were the most abundant macronutrients in Moringa root powder solutions. Low levels of zinc, iron and copper were also detected. At the highest concentration (600 mg/L), and higher initial E. coli concentration (50 MPN/100 mL), Moringa root powder reduced E. coli colonies in contaminated water by 87% (p < .05). Moringa root powder showed strong antimicrobial activity against E. coli and the efficacy of this method should be investigated to determine whether further reduction in bacteria can be achieved, since roots can be harvested sooner than seeds and are available throughout the year.
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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 ».