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Promotion of adventitious root growth by coffee extracts|植物生长调节数据集|咖啡提取物数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/CU.the.2005.1714
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The preliminary screening results on plant growth regulation of the ethanolic extract of reasted coffee indicated that at high concentration the growth inhibition of plant seeds were observed, while at low concentration the growth promotion clearly visualized. In addition, the highest growth promotion of C. atropurpureus (55%) stimulated by the extract from roasted coffee at 100 ppm was observed while that of H. rosa-sinensis was achieved at 1000 ppm (84%). The bioassay-guided fractionation of the ethanolic extract led to the isolation of substances. Their structures were characterized by means of physical properties and spectroscopic data. The major compound was caffeine while the minor one was a mixture whose structure could not be identified. Caffeine showed the highest plant growth activity on C. atropurpureus at 100 ppm (61%) and H. rosa-sinensis at 10 ppm (81%). Plant growth regulation of plant seeds of caffeine exhibited the same the ethanolicextract. Caffeine (61%) enhanced the root growth promotions and stimulated the rooting of stem cuttings more than other compounds in roasted coffee such as chlorogenic acid (5%), theobromine (39%), theophylline (37%) and trigonelline (27%). It may be concluded that the main plant growth regulator of roasted coffee was caffeine
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
Global Firepower Index (GFI)
Global Firepower Index (GFI) 是一个评估全球各国军事力量的综合指数。该指数考虑了超过50个因素，包括军事预算、人口、陆地面积、海军力量、空军力量、自然资源、后勤能力、地理位置等。数据集提供了每个国家的详细评分和排名，帮助分析和比较各国的军事实力。
www.globalfirepower.com 收录
MRMR
MRMR是一个专家级的多学科多模态检索基准，包含1502个经过人类专家仔细验证的查询，涵盖了23个领域。与之前的基准相比，MRMR在三个关键方面取得了进步：首先，它挑战了跨多个专业领域的检索系统，能够在不同领域之间进行细粒度的模型比较；其次，查询是推理密集型的，需要更深入地解释图像，例如诊断显微镜幻灯片；此外，还引入了矛盾检索这一新型任务，要求模型识别冲突的概念。与仅限于单个图像或单模态文档的早期基准不同，MRMR提供了一个具有多图像查询和混合模态语料库文档的现实场景。
arXiv 收录
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录