Fucoidan Content in Philippine Brown Seaweeds
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine which brown macroalgae in the Philippines has the highest content of partially purif ied fucoidan. Percent fucoidan content of brown seaweeds Sargassum spp. , Padina sp. , Hydroclathrus sp. , Turbinaria ornata J. Agardh, Hormophyza cuneiformis PC Silva, and Dictyota dichotoma Lamouroux were determined in f ifty sites across 14 provinces in Northern Luzon (Cagayan, Ilocos), West Luzon (Pangasinan), the eastern seaboard of Luzon (Quezon Province, Camarines, Sorsogon), Central and Eastern Visayas (Bohol, Cebu, Negros Oriental, Negros Occidental), and Northern Mindanao (Camiguin, Lanao del Norte, Misamis Oriental, Misamis Occidental). Crude and semi-pure fucoidan were extracted through acid hydrolysis and ethanol precipitation using 50 grams of dried and milled seaweed biomass. Extracts were verif ied using infrared spectroscopy with fucoidan from Fucus vesiculosus as standard. Sargassum spp. is the most widely distributed source of fucoidan found in all sites. T. ornata was found in only 11 sites. Both have significantly higher percent content (p ≥ 0.05) of fucoidan than other sampled seaweeds. Higher percent content of semi-purified fucoidan were observed in D. dichotoma from Bohol (1.53%), H. cuneiformis from Cebu (2.17%), Hydroclathrus sp. from Pangasinan (2.23%), Padina sp. from Quezon Province (3.69%), Sargassum spp. from Camiguin (4.30%), and T. ornata from Cagayan (7.03%). Keywords:
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».