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Enregistrement W4297339114 · doi:10.1139/cjps-2022-0061

Hydroponic production of fireweed for biomass and phytochemicals

2022· article· en· W4297339114 sur OpenAlexvenueno aff
Katrina Freund Saxhaug, Jacob M. Jungers, Donald L. Wyse, Craig C. Sheaffer, Adrian D. Hegeman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientPhytochemicalHydroponicsBiomass (ecology)ShootBiologyPlant physiologyMetabolomicsBotanyHorticultureAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fireweed ( Chamerion angustifolium (L.) Holub.) is utilized worldwide in traditional medicine, due to its high levels of phenolic compounds that possess bioactive properties with a wide range of therapeutic effects on human health. However, there is little work on the direct production of fireweed for these beneficial phytochemicals. To examine the effects of nutrient availability on fireweed biomass production and metabolomic profile, fireweed plants were grown in a hydroponic greenhouse system with varying concentrations of Hoagland’s nutrient solution. As the concentration of the nutrient solution increased, shoot dry mass increased, and root:shoot ratio decreased. Variation in untargeted metabolomic profiles were detected in leaf, stem, and root tissues of hydroponically produced fireweed in response to nutrient level. Several metabolic features were identified, most notably the therapeutic compounds oenothein B and miquelianin. Relative abundances of oenothein B and miquelianin were largely unaffected by nutrient treatments, while several other phytochemicals increased in abundance as nutrient content decreased. This work demonstrates the potentiality of hydroponically cultivated fireweed to supply raw material for phytochemical demand, but the effects of mineral nutrient amendment must first be reconciled with biomass production.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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