Name: Arzneipflanzen: Optimierung und Vorhersage der Wirkstoffausbeute (en Alemán)
Price: 195.06 PEN
Availability: InStock
Author: Nayak, Sanghamitra ; Sahoo, Suprava ; Singh, Shikha
ISBN: 9786206526285

portada Arzneipflanzen: Optimierung und Vorhersage der Wirkstoffausbeute (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

Peso

0.10 kg.

ISBN13

9786206526285

Categorías

Botánica y ciencias de las plantas
Horticultura comercial

Arzneipflanzen: Optimierung und Vorhersage der Wirkstoffausbeute (en Alemán)

Shikha Singh (Autor) · Sanghamitra Nayak (Autor) · Suprava Sahoo (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Arzneipflanzen: Optimierung und Vorhersage der Wirkstoffausbeute (en Alemán)"

Pflanzliche Arzneimittel werden seit Jahrhunderten auf der ganzen Welt als Medizin eingesetzt. Die in jüngster Zeit stark gestiegene Nachfrage nach pflanzlichen Arzneimitteln auf dem Weltmarkt kann jedoch nicht befriedigt werden, da es Probleme gibt, die für eine wirksame Vermarktung sofort angegangen werden müssen. Eine praktikable langfristige Alternative zur Überwindung der inhärenten Probleme ist daher die Entscheidung für einen intensiv überwachten heimischen Anbau. Die unmittelbare Notwendigkeit besteht jedoch darin, die Auswirkungen von Umwelt- und biotischen Faktoren zu untersuchen, die die Qualität und den Ertrag von Phytochemikalien unter natürlichen Bedingungen beeinflussen. Diese Übersicht fasst eine Liste von Arzneimitteln zusammen, die aus verschiedenen pflanzlichen Quellen gewonnen werden, sowie die Rolle verschiedener Faktoren, die ihre Produktion beeinflussen, mit entsprechenden Beispielen. Wir haben auch einige dieser Faktoren kritisch analysiert, die unter Gewächshausbedingungen kontrolliert werden können, um Pflanzen mit gleichbleibend hohen Gehalten an den gewünschten Phytochemikalien zu produzieren. Darüber hinaus wird die Bedeutung der Entwicklung von Modellen wie künstlichen neuronalen Netzen (ANN) und multipler linearer Regression (MLR) für die Optimierung und Vorhersage des Drogenertrags in jeder Situation, sei es unter natürlichen Feldbedingungen oder unter kontrollierten Gewächshausbedingungen, hervorgehoben.