High-performance liquid chromatography analysis of the flavonoids in extracts from Canadian goldenrod (Solidago canadensis)
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo objektas – kanadinės rykštenės lapų bei žiedų ekstraktai. Tyrimo metu kokybiniam ir kiekybiniam flavonoidų nustatymui naudojamas efektyviosios skysčių chromatografijos metodas. Darbo tikslas – nustatyti flavonoidų kokybinę ir kiekybinę sudėtį kanadinės rykštenės (Solidago canadensis L.) augalinėje žaliavoje naudojant ESC metodą. Atlikta mokslinių literatūros šaltinių analizė, pagrindžianti kanadinės rykštenės (Solidago canadensis L.) gydomąsias savybes, flavonoidų išskyrimo bei nustatymo metodikas , taip pat taikomo metodo optimizavimo ir validacijos kriterijus. Optimizuotas ECS metodas flavonoidų vertinimui, naudojant turimą laboratorinę įrangą. Pasirinkta 150×4,6 mm, 3 µm YMC kolonėlė, kurios temperatūra 25°C. Injekcijos tūris – 10µl. Kiekybiniam nustatymui pasirinktas gradavimo grafiko metodas, taikant tiesines kalibracines kreives. Validacijos eksperimentų metu buvo pagrįstas metodikos pakartojamumas, tiesiškumas, aptikimo ir nustatymo ribos. Validuota metodika pritaikyta kanadinės rykštenės (Solidago canadensis L.) ekstrakto tyrimui, nustatyta, kad kanadinės rykštenės lapų ekstrakte flavonoidų vidutiniškai yra 23,0 mg/g, iš jų vidutiniškai rutino nustatyta 18,99 mg/g, izokvercitrino – 0,44 mg/g, hiperozido 0,19 mg/g, kvercitrino 3,38 mg/g. Kanadinės rykštenės žiedų ekstraktuose flavonoidų nustatyta vidutiniškai 23,27 mg/g, iš jų rutino nustatyta 19,70 mg/g, izokvercitrino – 0,68 mg/g, hiperozido – 0,47 mg/g, o kvercitrino – 2,42 mg/g.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".