Content and Composition of Essential Oils from <em>Solidago canadensis</em> L. and <em>Solidago virgaurea</em> L. Growing in Estonia
Notice bibliographique
Résumé
Both invasive Canadian goldenrod (Solidago canadensis L.) and Common goldenrod (S. virgaurea L., Asteraceae) are recognised in traditional medicine as folk remedies for the treatment of kidney, urinary tract, and liver diseases, among others; however, their pharmaceutical potential remains largely unexplored. The aim of the study was to compare the yield and composition of essential oils (EO) of flowering tops (20 cm long) of S. canadensis and S. virgaurea. The yield of EOs, hydrodistilled from S. canadensis (n=8) and S. virgaurea (n=5) herbs using the European Pharmacopoeia method, ranged from 2.7 to 14.9 mL/kg. The average EO yield in both goldenrod species was similar, but the composition differed. 82 constituents were identified and semiquantified by GC-MS in the EOs of both Solidago species, eight of which have been found in these species for the first time. α-Pinene, (Z)-β-ocimene, D-limonene, and (E)-β-ocimene were the principal compounds in S. canadensis herb EO; and α-pinene, l-β-pinene, β-myrcene, and humulene in S. virgaurea EO. It contained, on average, 39 times more benzyl salicylate than the EO from S. canadensis. Also, the amounts of viridiflorol (more in S. virgaurea), or L-β-bourbonene and (E)-β-ocimene (more in S. canadensis) can be used as a chemical fingerprint of both goldenrod species studied. The qualitative composition of the EO of both goldenrods was very similar, only the content of α-muurolene may be a chemical marker for distinguishing them. The pharmaceutical perspective of V. canadensis as an invasive species is not yet sufficiently clear. Chemical composition of different species of goldenrod and their relationship to biological activity, as well as the potential for internal and external use, remains a topic of ongoing interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».