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Enregistrement W2980759529 · doi:10.30910/turkjans.633563

Türkiye’de Endemik Olarak Yetişen Ferulago mughlae Peşmen ve Ferulago sandrasica Peşmen ve Quezel Türlerinin Antibakteriyel ve Antifungal Etkileri

2019· article· tr· W2980759529 sur OpenAlexaff
Songül Karakaya, Fatmagül DELİMUSTAFAOĞLU BOSTANLIK, Nilay Ildız, Ceyda Sibel Kılıç

Notice bibliographique

RevueTürk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi · 2019
Typearticle
Languetr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterococcus faeciumStaphylococcus aureusBiologyMicrobiologyApiaceaeTraditional medicineBacteriaBotanyMedicineAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu çalışmada, Ferulago mughlae
 ve Ferulago sandrasica (Apiaceae)
 türlerinin toprak üstü ve köklerinden hazırlanan metanollü ekstrelerin
 antibakteriyel ve antifungal etkileri incelenmiştir. Antibakteriyel ve
 antifungal aktiviteleri belirlemek amacıyla Kirby-Bauer disk difüzyon testi
 kullanılmıştır. Tüm ekstreler sadece Staphylococcus aureus ATCC 25923 suşuna
 karşı inhibisyon zonu oluştururken, Escherichia
 coli ATCC 25922, Pseudomonas
 aeruginosa ATCC 27853, Streptococcus
 pyogenes ATCC 19615 ve Bacillus subtilis ATCC 6633’a karşı tüm ekstrelerde
 inhibisyon zonu gözlenmemiştir. Bacillus
 cereus ATCC 117782’a karşı F. mughlae
 kök ekstrelerinin 5000 ve 2500 µg/mL dozunda inhibisyon zonu gözlenmiştir. F. mughlae herba ekstrelerinin S. aureus ATCC 25923 dışında Haemophilus influenza ATCC 4447’ya karşı
 inhibisyon zonu oluşturduğu gözlenirken, F.
 sandrasica kök ekstresi Enterococcus
 faecium NJ-1 ATCC’ya benzer olarak inhibisyon zonu oluşturmuştur. Bu
 nedenle bu bitkilerin antimikrobiyal hastalıklarda kullanılabileceği ve
 sentetik ilaçlara karşı bitkisel alternatif olabileceği sonucuna varabiliriz.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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