Determination and Analysis of the Content and Distribution of Mineral Elements in Black Rice by SEM-EDS
Notice bibliographique
Résumé
Black rice has very superior medicinal value. Since ancient times, it has been used as a nourishing and health-care rice for medicine and food. It has powerful functions such as disease prevention, regulation of circadian rhythm, and promotion of physical recovery. It is suitable for long-term consumption. In this paper, optical microscope, scanning electron microscope and energy dispersive spectrometer (SEM-EDS) were used successively to visualize and quantitatively analyze the element distribution in the chalky and non-chalky areas of two indica rice varieties in Southern Henan. The results showed that black rice has rich C and O content, followed by N, P, S content, Mg, K, Ca, Mn, Zn content is less. The content of the O element in the chalky area is higher than that of the non-chalky area, while many elements such as C, N, P, S are significantly higher in the non-chalk areas than in the chalk areas; especially the N and S elements are the best indicators of protein, the content in chalkiness area was lower than that in non-chalky area. It can be inferred that the protein content in non-chalky part was higher than that in chalky part, that is, chalkiness character of black rice would affect the nutritional quality of rice. Therefore, our results showed the distribution of elements and protein in black rice, which is helpful for the cultivation of new high-quality black rice varieties in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».