GC-HRTOF-MS dataset of metabolites extracted from sorghum and ting (a fermented product) produced using two strains of Lactobacillus fermentum (singly and in combination)
Notice bibliographique
Résumé
This data article reports the untargeted metabolite profile of whole grain sorghum (Sorghum bicolor L.) and fermented ting samples obtained using two strains of Lactobacillus fermentum. The sorghum grains were obtained from Agricol Johannesburg (South Africa) and fermentation was done at 34 °C for 24 h. Controlled fermentation with two Lactobacillus fermentum strains (L. fermentum FUA 3165 and L. fermentum FUA 3321), was done using the strains singly and in combination. The samples obtained thereafter were freeze-dried and acetonitrile/methanol/water (v/v/v) were used as extraction solvent, before analyses on a gas chromatography high resolution time of flight mass spectrometry (GCHRTOF-MS) system. Data obtained showed the presence of different compounds, classified into metabolite groups such as acids, alcohols, benzenes, furan, esters, hydrocarbons, terpenes, phytosterols, etc., with their retention time, molecular formula, observed mass and average peak areas reported herein. These data can be used for finding biomarkers for sorghum and their derived fermented products.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».