Phytochemical screening of stem bark of valuable medicinal tree of tropical forest-Pterocarpus marsupium (Roxb.)
Notice bibliographique
Résumé
Pterocarpus marsupium has known traditional and ethnobotanical uses since past thousands of years. The present study was carried out to screen the stem bark samples for different phytochemicals using different solvents. Bark samples were collected from different forest divisions of Madhya Pradesh and processed. The powdered samples were subjected to extraction with eight solvents of increasing polarity i.e. distilled water, ethanol, methanol, ethyl acetate, chloroform, benzene, hexane and petroleum ether. These extracts were evaluated for phytochemicals qualitatively as well as quantitively. Results indicated the extraction of phytochemicals better in polar solvents i.e. distilled water, ethanol and methanol. Moreover, the extracts of these solvents were found to contain saponins, tannins, alkaloids, flavonoids, terpenoids, steroids and phenols of pharmacological importance. Quantitative estimation of the totalphenol (%), flavonoids (%) and alkaloids (µg/100g) revealed high range of variation within as well as between the sampling sites. This indicates influence of genotype, environment and GxE interaction on the phytochemicals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».