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Enregistrement W3203663875 · doi:10.21065/advfoodnutrsci.4.13

EFFECT OF INDIGENOUS VARIETY OF ALOE VERA ON BACTERIOCIN PRODUCTION BY PROBIOTICS CULTURE

2020· article· en· W3203663875 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Momin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Food and Nutritional Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and biological activity of medicinal plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAloe veraProbioticFood scienceBiologyTraditional medicineLactobacillus acidophilusLactobacillusMicrobiologyBacteriaFermentationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aloe vera has long been used as a medicinal plant in the preparation of various gels, lotions and ointments besides its use in various food products.Methodology: The present study was carried out at the Plants Genetics Research Institute, National Agricultural Research Centre, Islamabad. For the purpose of this study, an indigenous variety of Aloe vera was taken along with probiotics culture of Lactobacillus acidophilus, Lactococcus lactis and Lactobacillus helveticus. Aloe vera gel matrix was separated from outer cortex of leaves and media were prepared for the growth of respective probiotics cultures. Aloe vera was used in each probiotic culture against two pathogenic strains, i.e E. coli and S. aureus. In one plate, tryptone was replaced by 1% Aloe vera extract, while 0.5% and 1% Aloe vera extracts were added to other two plates. All the three probiotic cultures were separately inoculated in test tubes, which were incubated at 370C for 24 hours.Results: After incubation of 24 hours, plates were observed on the next day for the measurement of inhibition zones. Strong to medium zones of inhibition were formed against E. coli and S. aureus for all three probiotic cultures when 1% Aloe vera extract was used.Conclusions: This study revealed that the indigenous variety of Aloe vera exhibited significant anti microbial properties.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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