Exploring feature selection of St John's wort grown under different light spectra using <sup>1</sup> H‐NMR spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy combined with multivariate statistical analysis can provide tools to help detect differences in plant chemistry when grown under varying conditions. Hypericum perforatum, or Saint John's wort, plants are a suitable model to explore methods of discrimination between early stage plants grown in different conditions. OBJECTIVES: The purpose of this work was to develop a method for identifying differences in chemical profiles between young Hypericum perforatum plants grown under different lighting conditions. MATERIAL AND METHODS: H-NMR. A multivariate analysis method of the NMR data was developed in an effort to determine variations in chemical profiles. RESULTS: The method identified specific metabolites as drivers of difference between the plants grown under different light conditions. STOCSY (statistical total correlation spectroscopy) and quantification of highlighted metabolites supported the findings of the multivariate analysis. Glutamine, sucrose and fructose were found to be chemical markers of light quality in this study. CONCLUSION: NMR metabolomics using a medium field instrument could find differences in plant chemistry when grown in different conditions. This method could easily be extended to benchtop instruments and be used for crop monitoring and growth condition optimisation.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle