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Enregistrement W3200699429 · doi:10.5539/jas.v13n10p142

Seasonal Variation in the Content of Condensed Tannins in Leaves of Xylopia emarginata Mart. (Annonaceae) in Response to Phenology and Climate

2021· article· en· W3200699429 sur OpenAlexvenueno aff
Patrícia Conceição Medeiros, Yule Roberta Ferreira Nunes, Juliana Pimenta Cruz, Dayse Marcielle de Souza, Marly Antonielle de Ávila, Franciellen Morais-Costa, Sônia Ribeiro Arrudas, Viviane de Oliveira Vasconcelos, Thallyta Maria Vieira, Ana Paula Venuto Moura

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTraditional and Medicinal Uses of Annonaceae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyTanninAnnonaceaeHorticultureProanthocyanidinCondensed tanninBotanyBiologyAntioxidantPolyphenol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations in the concentrations of plant secondary metabolites can occur due to the phenological stages of the plants, combined with environmental variations. Plants rich in tannins are used in folk medicine for different purposes. Xylopia emarginata Mart. (Anonaceae)-“Pindaíba” has been used to treat skin edema, bronchitis and malaria. We evaluated variations in condensed tannin (CTs) contents in relation to phenological variables in leaves of Xylopia emarginata during one year. The study took place in a Vereda in northern Minas Gerais State, Brazil. Monthly phenological observations as well as quantifications of the contents of condensed leaf tannins in ethanol and aqueous extracts were performed. The production of X. emarginata leaves occurred throughout the study, with greater budding and leaf fall in the dry season. Phenological observations were correlated with CT levels and climatic data of precipitation and temperature. There was a significant correlation (p < 0.05) between fruiting and CT levels in the extracts, which were higher during the dry season, 13.2% in the ethanol extract and 7.8% in the aqueous extract.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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