Potensi aktivitas antioksidan ekstrak spons laut Stylissa carteri
Notice bibliographique
Résumé
Spons laut Stylissa carteri berperan penting karena merupakan salah satu biota penyusun ekosistem pesisir dan laut, terutama pada ekosistem terumbu karang. Spons laut yang makin meningkat pemanfaatan senyawa bioaktifnya, dikhawatirkan dapat mengurangi populasi spons laut secara signifikan. Upaya pencegahannya, yaitu dengan budi daya spons laut untuk pemanfaatan yang berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan aktivitas antioksidan spons Stylissa carteri yang ditransplantasi dan yang hidup alami di alam. Penelitian ini dilakukan di Pulau Pramuka dengan metode kombinasi eksplan spons. Perlakuan transplantasi, yaitu 1: Stylissa carteri (SO), 2: S. carteri dan Aaptos suberitoides (SAP) dan 3: S. carteri, A. suberitoides dan karang keras Acropora (SAC). Pengujian aktivitas antioksidan dengan tiga kali pengulangan pada tiga spons S. carteri hasil transplantasi dan yang hidup alami di alam (SA) menggunakan metode DPPH (1,1-Difenil-2-Pikrilhidrazil). Hasil menunjukkan keempat sumber sampel mengandung aktivitas antioksidan yang kuat, yaitu SO memiliki nilai IC50 86,22±23,6 μg/mL, SAP 86,58±30,7 μg/mL, SAC 86,10±23,4 μg/mL, dan yang hidup alami SA 54,27±16,9 μg/mL. Spons laut jenis S. carteri yang ditransplantasi memiliki kemampuan aktivitas antioksidan yang kuat dan dapat menjadi solusi alternatif dalam aspek ketersediaan bahan baku untuk pengembangan produk farmasi yang potensial.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».