Secondary metabolite production in explantate cultures of St. John's worth
Notice bibliographique
Résumé
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 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) | 0,003 | 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 ».