1H NMR metabolic profiling dataset of spiny chicory (Cichorium spinosum L.) exposed to abiotic stresses
Notice bibliographique
Résumé
The data presented here were derived by 1H NMR metabolic profiling of stamnagathi (Cichorium spinosum L.) plants following treatments with different isosmotic salt solutions; eight saline nutrient solutions with two different levels of total molar concentrations, which were obtained by adding different amounts of NaCl, KCl, Na2SO4 or CaCl2 to the replenishment nutrient solution, were applied. The 1H NMR metabolite profiles of stamnagathi plants’, which are included in this article, were recorded 56 days after transplanting. Since stamnagathi is a niche product combining unique taste and superior phytonutrient content (e.g. vitamins C and K1, lutein, β-carotene, tocopherols, phenolic acids, fatty acids, minerals, and glutathione), the dataset could serve as a reference for future metabolomics studies related to the investigation of the effects of the four salinity sources on the plant's metabolism. Also, the dataset could be a valuable resource for the discovery of validated biomarkers of the plant's tolerance to salinity stress and responses to new plant protection products (e.g. bioelicitors). The dataset support the research article “Salinity source alters mineral composition and metabolism of Cichorium spinosum” authored by Ntatsi et al., (2017) [1].
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».