Consistency of phenolic profiles with taxonomic distribution and adaptation of birch species (<i>Betula</i> L.) to environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
The phenolic compounds in the leaves of 12 species of birch trees of the subgenera Neurobetula, Betulenta, and Betula were biochemically profiled using HPTLC. The duration of the vegetation period was found to be significantly related to the content of total phenols ( r = 0.74) and flavonoids in leaves ( r = 0.65). The correlations for Neurobetula plants were 0.86 and 0.91, respectively. The relationship between the duration of the growing season and the concentration of phenolic compounds in Betula plants was inverse ( r = −0.84). A cluster analysis of phytochemical profiles revealed that the studied birch species form groups that coincide with the subgenera proposed by De Jong due to an affinity with the qualitative composition of phenolic compounds. A multiple correlation analysis confirmed the relationship between the qualitative composition of phenolic compounds and the morphological characteristics of the leaves. The results of phytochemical profiling revealed that the qualitative composition of polyphenols in the leaves of 12 birch species is quite specific, allowing the use of individual compounds as additional differential biochemical characters in identifying species and hybrids and studying their potential role in plant adaptation to habitat conditions.
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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 | 0,002 | 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 ».