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Enregistrement W7135877781

Secondary metabolite production in explantate cultures of St. John's worth

2013· dissertation· cs· W7135877781 sur OpenAlexaboutno aff
Šárka Křížová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2013
Typedissertation
Languecs
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecondary metaboliteElicitorHydrogen peroxideCallusMetaboliteSecondary metabolismTissue cultureSucrose
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary metabolite production in explantate cultures of St. John's Wort Šárka Křížová Diploma thesis Charles University in Prague, Faculty of Pharmacy in Hradec Králové, Pharmacy Key words: St. John's Wort, elicitation, flavonoids, hydrogen peroxide, glutathion, neutral red. The goal of the diploma thesis was to influence the production of secondary metabolites (flavonoids) in explantate cultures of St. John's Wort. Method of elicitation was used. This method is based on adding of an elicitor (stressor) to the tissue culture. Suspensional and callus cultures of Hypericum Perforatum L. were used for experiments with potential elicitors: hydrogen peroxide, combination of hydrogen peroxide and Mg-ATP, glutathion and cellular pigment neutral red. Their effect to the production of flavonoids was evaluated after 4 and 24 hours. Cultures were cultivated on Murashige and Skoog medium with the addition of a growth hormone BAP and a growth stimulator α-NAO. HPLC method was used for analysis of the samples. Hydrogen peroxide raised the production of flavonoids, especially in suspensional cultures, in callus cultures the highest influence had glutathion (reduced form) and neutral red. The highest production of flavonoids was reached after 24 hours by addition of hydrogen peroxide in concentration 100 mg/l,...

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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)0,000
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 enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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