Identification of adulteration in the market samples of saffron using morphology, HPLC, HPTLC, and DNA barcoding methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
L., is the most expensive spice used for culinary, medicinal, dye, and cosmetics purposes. It is highly adulterated because of its limited production and high commercial value. In this study, 104 saffron market samples collected from 16 countries were tested using morphology, high-performance liquid chromatography (HPLC), high-performance thin-layer chromatography (HPTLC), and deoxyribonucleic acid (DNA) barcoding. Overall, 45 samples (43%) were adulterated. DNA barcoding identified the highest number of adulterated saffron (44 samples), followed by HPTLC (39 samples), HPLC (38 samples), and morphology (32 samples). Only DNA barcoding identified the adulterated samples containing saffron and other plants' parts as bulking agents. In addition, DNA barcoding identified 20 adulterant plant species, which will help develop quality control methods and market surveillance. Some of the adulterant plants are unsafe for human consumption. The HPLC method helped identify the saffron samples adulterated with synthetic safranal. HPLC and HPTLC methods will help identify the samples adulterated with other parts of the saffron plant (auto-adulteration).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle