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Enregistrement W3041565834 · doi:10.33448/rsd-v9i8.5979

Chromatographic analysis and physicochemical evaluation of the essential oil of Bauhinia monandra Kurz flowers

2020· article· en· W3041565834 sur OpenAlexfundno aff
Antônio Carlos Pereira de Menezes Filho, Luciene Teixeira Gonçalves Romão, Eloisa Borges dos Reis, Karla da Silva Malaquias, Carlos Frederico de Souza Castro, Suzana Maria Loures de Oliveira Marcionílio, Marilene Silva Oliveira

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Federal GoiásConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásEgg Farmers of CanadaFinanciadora de Estudos e ProjetosCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésChromatographyChemistryEssential oilSolubilityGas chromatographyGas chromatography–mass spectrometryChemical constituentsMass spectrometryYield (engineering)Materials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,239 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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