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Enregistrement W4409346481 · doi:10.17844/jphpi.v28i3.60270

Potensi aktivitas antioksidan ekstrak spons laut Stylissa carteri

2025· article· id· W4409346481 sur OpenAlexaff
Murad Alvian K Adewal, Asadatun Abdullah, NEVIATY PUTRI ZAMANI, Dondy Arafat, Inna Puspa Ayu, Beginer Subhan

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengolahan Hasil Perikanan Indonesia · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional medicineBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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