Effect of exogenous melatonin on the isoflavone content and antioxidant properties of soybean sprouts
Notice bibliographique
Résumé
Sprouting can increase the nutritional quality of seeds, such as soybeans. The current study aimed to evaluate the influence of exogenous melatonin (MLT; 100 and 300 μmol/L) on the isoflavone content and antioxidant properties of two soybean cultivars’ germination process (5, 6, and 7 days). MLT treatments significantly increased the sprout length and germination rate by 53% and 12%, respectively, when compared to water-treated soybean sprouts. Further, seven main isoflavones were quantified, with the highest total isoflavone content (5.101 g/kg) found on day 5 when using 100 μmol/L MLT. Additionally, when applying the same concentration, the highest levels of SOD and CAT were found, with values of 10.05 and 15.10 μkat/g, respectively, therefore resulting in a decrease in malondialdehyde (MDA), hydrogen peroxide (H2O2), and nitric oxide (NO) contents. MLT enhanced the expression levels of several genes related to antioxidant properties, seed germination, and root length. Overall, MLT is a suitable inducer for promoting soybean germination and enhancing the isoflavone content and antioxidant properties of soybean sprouts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».