Essential Oil Content and Chemical Composition in 14 Selected Species From a Stretch of Restinga in Southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The restinga is an Atlantic Forest ecosystem characterized by tree, shrub, and herb species that are rich sources of essential oils. In this study, we aim to quantify the essential oil content and determine the chemical constituents of fresh leaves of 14 plant species in a restinga stretch in southern Brazil. Essential oils were obtained by hydrodistillation in a Clevenger-type apparatus and analyzed by gas chromatography coupled to mass spectrometry. Campomanesia reitziana, Cortaderia selloana, and Sophora tomentosa had no essential oils. Total essential oil content ranged from 0.01% (Mikania involucrata) to 1.56% (Varronia curassavica). In total, 60 chemical constituents were identified, representing between 46.2% and 96.5% of the chemical composition of the essential oils. Limonene was the common constituent in all species in which the essential oils were present. The major constituents were ar-curcumene (15.1%) and cis-chrysanthenol (14.2%) in Ambrosia elatior; benzyl benzoate (43.5%) and benzyl salicylate (23.7%) in Aniba firmula; caryophyllene oxide (35.7%) and spathulenol (10.6%) in Austroeupatorium inulaefolium; spathulenol (19.8%) and caryophyllene oxide (14.0%) in Baccharis spicata; caryophyllene oxide (16.3%) in Eugenia astringens; curzerene (30.0%), limonene (13.0%), and germacrone (11.9%) in Eugenia uniflora; caryophyllene oxide (17.1%) and ledol (11.3%) in Lantana camara; caryophyllene oxide (27.7%) and limonene (12.7%) in M. involucrata; 1,8-cineole (19.8%) in Psidium cattleianum; limonene (10.2%) in Schinus terebinthifolius, and allo-aromadendrene (15.2%) in V. curassavica. We expect that our results can assist in selecting species of potential interest for herbal, phytotherapeutic, and cosmetic products.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».