Chromatographic analysis and physicochemical evaluation of the essential oil of Bauhinia monandra Kurz flowers
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
The study of chromatographic techniques, classical and modern, describes the simplicity and, at the same time, the advances that this area has undergone in recent years in quality scientific research and also in learning in undergraduate and postgraduate courses around the world. This paper investigate a characterization by thin layer chromatography (TLC) and gas chromatography coupled with mass spectrometry (GC-MS), as a method developed by graduate students that involve a combination of a classic and modern technique, as well as results about the physicochemical properties of the essential oil of Bauhinia monandra flower. Essential oil was extracted by Clevenger, the TLC was performed in different eluents and developers, and thus the retention factors (Rfs), and the chemical profile by GC-MS were obtained. The essential oil of the flowers showed a yield of 0.06%, positive solubility in ethanol 70%, refractive index of 1.3621, optical rotation of +36.4αD and relative density of 0.941 g mL-1 at 20 °C. In the TLC analysis 18 Rfs were observed after the use of different developers, with the predominant class of oxygenates compounds. In the GC-MS analysis, 7 compounds were observed, being two majorities, characterized as panaxene with 20.51% and the α-guaiene with 33.39%. The essential oil of B. monandra flower showed a predominance of 70.22% of sesquiterpenic compounds. The allied techniques, classic and modern, demonstrated different ways of evaluating the essential oil through its chemical composition, both techniques showed high efficiency and precision, in addition was an appropriate project developed by postgraduate students.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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