
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,605,914 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,199,070 |
بررسی اثر پارامترهای محیطی بر توانمندی آنتیاکسیدانی گیاهان دارویی جمعآوری شده از منطقه پاوه و اورمانات | ||
پژوهشهای تولید گیاهی | ||
مقاله 15، دوره 27، شماره 4، اسفند 1399، صفحه 241-262 اصل مقاله (582.4 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jopp.2020.17646.2631 | ||
نویسندگان | ||
عظیم قاسم نژاد* 1؛ محمد صانعی1؛ خلیل قربانی1؛ محمد معصومی2؛ علیرضا صادقی ماهونک2 | ||
1دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
2دانشگاه رازی کرمانشاه | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: گیاهان دارویی که خودرو در مناطق مختلف کشور یافت میشوند که از تنوع بالایی برخوردار بوده و میزان ترکیبات موثره موجود در آنها نیز متغیر است. این تغییرات میتواند تابع گونه گیاهی و شرایط محیطی مانند دما، بارش و ارتفاع و یا شرایط خاک باشد. از این رو شناخت گیاهان دارویی یک منطقه میتواند نقش مهمی در درک پتانسیل گیاهان دارویی آن منطقه داشته باشد. مواد و روشها: در این مطالعه تعداد 348 نمونه گیاهی از 116 گونه گیاه دارویی موجود در منطقهی پاوه و اورمانات جمعآوری شد. پس از تهیه نمونه هرباریومی گیاهان در شرایط سایه به صورت لایه نازک خشک شدند. از نمونههای خشک شده برای اندازه گیری پتانسیل آنتیاکسیدانی کل (TAOC) استفاده شد. به علاوه اطلاعات محیطی آنها نیز استخراج و پارامترهای شیمیایی خاک محل آنها نیز جمعآوری شد. برای تهیهی معرف TAOC از اسیدسولفوریک (H2SO4) 6/0 مولار، سدیمفسفات (Na3PO4) 28 میلیمولار و آمونیوم مولیبدات (N6H24Mo7O24) 4 میلیمولار استفاده شد. در نهایت رابطهی بین آنها با TAOC با استفاده از مدلهای رگرسیونی در دادهکاوی جستجو شد. یافتهها: به منظور مدلسازی و تأثیر پارامترهای محیطی بر میزان آنتیاکسیدان کل گیاهان دارویی در منطقه مطالعاتی، ابتدا همبستگی بین آنها بررسی شد. نتایج نشان داد که بین پارامترهای محیطی با TAOC همبستگی قابل قبولی وجود ندارد. به طوری که بالاترین همبستگی با هدایت الکتریکی و برابر با 25/0 بدست آمد. در بررسی داده ها، روابط رگرسیونی دو تا چند متغیره نتایج رضایت بخشی را نشان نداد، بطوری که در روش گام به گام حداکثر 31 درصد همبستگی به دست آمد، اما مدل رگرسیون درختی M5 با تفکیک دادهها به 29 فضا، مقادیر TAOC را با 91 درصد همبستگی و 95/0RMSE= میلیگرم بر گرم ماده خشک با 6/16درصد خطا برآورد نمود. نتیجهگیری: نتایج بررسی ارتباط میزان آنتیاکسیدان کل (TAOC) گیاهان دارویی با شرایط محیطی و خاک به دست آمد نشان داد که میزان توانمندی آنتیاکسیدانی گیاه بر اساس آنتیاکسیدان کل به تنهایی هیچ همبستگی معنیداری با شرایط محیطی و خاک ندارد. بهطوری که حتی رابطه چند متغیره آن نیز همبستگی معنیداری را نشان نداده که میتواند ناشی از تنوع بالای در گونه گیاهان مورد مطالعه باشد. بنا بر این در کنار توانمندی ژنتیکی، میزان فعالیت آنتیاکسیدانی کل در گیاهان دارویی به شرایط محیطی و اقلیمی نیز وابسته است. از طرفی در درک بهتر پتانسیل دارویی گیاهان دارویی با پارامترهای چندگانه محیطی و ژنتیکی استفاده از روشهای داده کاوی از اهمیت زیادی برخوردار است. نتایج تحقیق حاضر نشان داد که روش درخت تصمیم M5 روشی کارامد در این زمینه است. | ||
کلیدواژهها | ||
آنتیاکسیدان؛ پاوه و اورامانات؛ پارامتر محیطی؛ درخت تصمیم M5 | ||
مراجع | ||
1.Ajith, T.A. and Janardhanan, K.K. 2007. Indian medicinal mushroom as a source of antioxidant and antitumor agents. J. Clin. Biochem. Nutr. 40: 3. 157-62.
2.Akbarinia, A., Babakhanloo, P. and Mozaffarian, V. 2006. Fluorescent Study and Biological Properties of Medicinal Plants in Qazvin Province. Iran J. Med. Art Plant. 19: 70-76. (In Persian)
3.Akbarpour, A., Khorashadizadeh, O., Shahidi, A. and Ghochanian, E. 2013. Performance evaluation of artificial neural network models in estimate production of yield saffron based on climate parameters. J. Saffron Res.1: 1. 27-35.
4.Alikhanzadeh, A. 2007. Data mining, Edition 1, publishing of computer science, Babol. (In Persian)
5.Arianfar, M., Akbari Nodehi, D., Hemmati, Kh. and Rostampour, M. 2017. Effect of height and direction on essential oil yield and some phytochemical properties of Artemisia aucheri Boiss. And Artemisia sieberi Besser. In the rangelands of South Khorasan. Rang. Sci. J. 12: 3. 281-294. (In Persian)
6.Awada, F., Kobaissi, A., Chkr, A., Hamze, K., Hayar, S. and Mortada, A. 2012. Factors affecting quantitive and qualitative variation of thyme (Origanum syriacuml.) Essential oil in Lebanon. J. Environ. Biol. 4: 1509-1514.
7.Ayse, B. 2011. Chemical Variation on the essential oil of Thymus Praecox ssp. Scorpilli Var. laniger. J. Agric. Biol. 13: 607-610. 8.Azarnoumand, H., Qavam, M., Sefidkan, F. and Tavili, A. 2009. The study of the effect of ecological characteristics (soil and height) on the quality and quality of flower and leaves of Achillea millefolium L. Iran. J. Med. and Aroma. Plants. 4: 560-571. (In Persian) 9.Azevedo, R., Irani, P.C., Ferreira, H.D., Portes, T.A., Santos, S.C., Seraphin, J., Paula, J. and Ferri, P. 2001. chemical valiability in the essential oil of Hyptis suaveolen. J. Phytochem. 5: 733-736.
10.Babakhanzadeh Sajirani, A., Hadian, J., Abdosi, V. and Larijani, K. 2013. Investigation of some effects of different habitats on flavonoid and anthocyanin content (Echium amoenum fisch & mey) in shkhorat area of Guilan province. National Conference of Medicinal Plants. Amol. 883p. (In Persian)
11.Babakhanzadeh, A. 2010. Study of the tourist attractions of Oramanat area and its role in regional developments. Master's degree in geography and urban planning, Isfahan University. 4: 19-40. (In Persian)
12.Barreca, D., Bisignano, C., Ginestra, G., Bisignano, G., Bellocco, E., Leuzzi, U. and Gattuso, G. 2013. Polymethoxylated, C-and O-glycosyl flavonoids intangelo (Citrus reticulata× Citrus paradisi) juice and their influence on antioxidant properties. J. Food Chem. 141: 2. 1481-1488.
13.Bhattacharya, B. and Solomatine, D.P. 2006. Machine Learning in Sedimentation Modeling. Neural Networks J. 19: 208-214. 14.Curado, M.A., Oliveira, C.B.A.,Suzana, J.G., Jose, S.C., Pedro, S.C.and Ferri, H. 2006. Environmental Factors Influence on Chemical Polymorphism of the Essential Oils of Lychnophora ericoides. Phytochem.67: 2363-2369.
15.Davazdahemami, S. 2017. Production of Medicinal Plants Basics, Botany. Talk Publishing. Iran. 215p. (In Persian)
16.Dehghanpour, H. and Dehghanizadeh, H. 2012. Investigating the economic and social factors affecting the consumption of medicinal plants in Yazd from the people's point of view. Iran J. Med. Art. Plant. 30: 1. 57-67. (In Persian)
17.Etemad-Shahidi, A. and Mahjoobi, J. 2009. Comparison between M5΄ Model Tree and Neural Networks for prediction of significant wave height. IEEE J. Ocean. Eng. 36: 15-16. 1175-1181.
18.Fallahi, M., Varvani, H. and Golian,S. 2012. Forcast precipitation using regression tree for flood control.5th conf watershed and water resource managemene and land. Kerman.(In Persian)
19.Franz, Ch. 1983. Nutrient and water management for medicinal and aromatic plants. Acta Hort. 132: 203-215.
20.Fujii, H. and Zhu, J.K. 2009. An autophosphorylation site of the protein kinase SOS2 is important for salt tolerance in Arabidopsis. Mol Plant.2: 1. 183-190.
21.Hosseini, S.M.R., Ganji Khoram Del, N. and Farahani, A.H. 2016. Estimating daily evapotranspiration by M5 decision tree and artificial neural network. J. Appl. Res. Water Sci. 3: 2. 35-44.(In Persian)
22.Hraš, A.R., Hadolin, M., Knez, Ž. and Bauman, D. 2000. Comparison of antioxidative and synergistic effects of rosemary extract with α-tocopherol, ascorbyl palmitate and citric acidin sunflower oil. Food Chem. X.71: 2. 229-233.
23.Ismaili Gisavandani, H., Akhundali, M.h., Zarei, H. and Taghiyan, M. 2017. Regional flood analysis by comparing models of M5 decision tree algorithm and regression. J. Irrig. Sci. Eng.40: 4. 183-195. (In Persian)
24.Jamshidi, A., Aminzadeh, M., Azarniwand, H. and Abedi, M. 2005. Influence of altitude on the quantity and quality of essential oil of Thymus kotschyanus. J. Med. Plant. 18: 86-93. (In Persian)
25.Kaul, M., Hill, R.L. and Walthall, C. 2005. Artificial neural networks for corn and soybean yield prediction. Agric. Syst. 85: 1-18.
26.Khosropour, B., Ceiahposh, A. and Karbalaei, Z. 2015. Cultivation of medicinal plants and the production of agricultural products. Med. Plant. Herbal Med. Symp. 1: 1-7. (In Persian)
27.Kisi, O. and Kilic, Y. 2016. An investigation on generalization abilityof artificial neural networks andM5 model tree in modeling reference evapotranspiration. Theor. Appl. Climatol. 126: 3-4. 413-425.
28.Li, B., Wei, A., Song, C., Li, N. and Zhang, J. 2008. Heterologous expression of the TsVP gene improves the drought resistance of maize. Plant Biotechnol. J. 6: 2. 146-159.
29.López-Pérez, L., del Carmen Martínez-Ballesta, M., Maurel, C. and Carvajal, M. 2009. Changes in plasma membrane lipids, aquaporins and proton pump of broccoli roots, as an adaptation mechanism to salinity. Phytochem.70: 4. 492-500.
30.Mahmoudzadeh Tilami, Z. 2014. Effect of some ecological factors on the quantity and quality of essential oil of Marrubium vulgare in Chahar Bagh rangelands of Golestan province. Master thesis. Gonbad Kavous University. Agric. Nat. Res. Pp: 4-25. (In Persian)
31.Mohammad Nejad Ganji, S.M., Moradi, H., Ghanbari, A. and Akbarzadeh, M. 2014. Investigating the effect of height on quantity and quality of essential oils of Rosmarinus officinalis L. cultivated in two regions of Mazandaran province. Jecophytochem. Med. Plant. 2: 5. 36-42. (In Farsi)
32.Moharram, H.A. and Youssef, M.M. 2014. Methods for determining the antioxidant activity: a review. Alex. J. Fd. Sci. Technol. 11: 1. 31-42.
33.Nahrein, F., Sattari, M. and Salmasi, F. 2013. Predicting Energy Dissipation in Flowing Chiffon Stepping Stone Using a M5 Model Tree, J. Water Res. Engin.6: 16. 75-86.
34.O’sullivan, A.M., O’Callaghan, Y.C., O’Grady, M.N., Queguineur, B., Hanniffy, D., Troy, D.J. and O’Brien, N.M. 2011. In vitro and cellular antioxidant activities of seaweed extracts prepared from five brown seaweeds harvested in spring from the west coast of Ireland. Food Chem. X. 126: 3. 1064-1070.
35.Omidbaigi, R. 2005. Production and manufacturing the herbs. Tehran Univ. Iran. 1: 347. (In Persian)
36.Ozra, S., Ahmadi, A., Zeinali, A. and Parsa, M. 2014. Comparison of the content of phenolic compounds, flavonoids and antioxidant activity of the two species of Scutellaria pinnatifida in northern Iran. J. Rafsenjan Univ. Med. Sci. 13: 3. 249-266. (In Persian)
37.Page, A.L., Miller, R.H. and Keeney, D.R. 1992. Method of soil Analysis. Part II: Chemical and Mineralogical Properties (Second Edition ed.). Madison, Wisconsin: SSSA.
38.Pal, M. 2006. M5 model tree for land cover classification. Int. J. Rem. Sens. 27: 4. 825-831.
39.Qasemi, A. 2009. Medicinal and aromatic plants (their identification and study). Islam Azad Uni Shahr-e Kord Public. Iran. 542p. (In Persian)
40.Quinlan, J.R. 1992. Learning with Continuous Classes. Proceedings of AI’92, World Sci. Pp: 343-348.
41.Rasti, A., Sefidkon, F. and Jaimand, K. 2001. Effect of habitat, eleviation, aspect and slope on the quality and quantity of essential oil of Juniperus sp., in the Amarlooi Roodbar regions. Inter. Conf. Med. Plant. 159p. (In Persian)
42.Richard, L.A. 1969. Diagnosis and improvements of saline and alkali soils. Agric, Handbook No. 60. USDA, WA. DC.
43.Rodríguez-Milla, M.A. and Salinas, J. 2009. Prefoldins 3 and 5 play an essential role in Arabidopsis tolerance to salt stress. Mol. Plant. 2: 3. 526-534.
44.Ruminska, A. 1978. The Influence of fertilizers on the content of active compounds in spice crop and medicinal plants. Acta Hort. 73: 143-164.
45.Saburifard, A., Qhasemnejad, A., Hemmati, Kh., Hezarjaribi, A., Bahrami, M.R. and Nosrati, F. 2008. Estimation of biomass performance of satureja hortensis L. using soil parameters and artificial neural network. Haryana J. Hort. Sci. 31: 3. 448-456.
46.Saburifard, H., Qasemnejad, A., Hemmati, Kh., Hezarjaribi, A. and Bahrami, M.R. 2019. Evaluation of the Effectiveness of Artificial Neural Network Models in Estimating Yieldof Satureja hortensis L. Oil Basedon Soil Properties. Aust. J. Crop Sci. 26: 2. 47-58. 47.Sattari, M.T., Rezazadeh Joodi, A., Safdari, F. and Ghahramanian, F. 2016. Evaluation of the performance of tree model models M5 and support vector regression in suspended sediment modeling of the river. J. Soil Water Cons. 6: 1. 109-124. (In Persian)
48.Seo, P.J., Xiang, F., Qiao, M., Park, J.Y., Lee, Y.N., Kim, S.G. andPark, C.M. 2009. The MYB96 transcription factor mediates abscisic acid signaling during drought stress response in Arabidopsis. J. Plant Physiol. 151: 1. 275-289.
49.Sharifiyan, H. and Ghorbani, K.H.2014 Improve the estimation ofpotential evapotranspiration using the correction coefficient using the model M5 decision tree. J. Irrig. Drain.8: 1. 53-61. (In Farsi)
50.Sherwin, E.R. 1990. Antioxidants. In: Food Additives. Branen R. (ed.), New York: Marcel Dekker. Pp: 139-193.
51.Shun, Y.M., Wen, Y.H., Yong, C.Y. and Jian, G.S. 2003. Two benzyl dihydroflavones from phellinus igniarius. Chin. Chem. Lett. 14: 8. 810-13.
52.Song, H., Zhang, Q., Zhang, Z. and Wang, J. 2010. In vitro antioxidant activity of polysaccharides extracted from Bryopsis plumosa. Carbohydrate Polymers. 80: 4. 1057-1061.
53.Sun, L., Zhang, J., Lu, X., Zhang, L. and Zhang, Y. 2011. Evaluation to the antioxidant activity of total flavonoids extract from persimmon leaves. Food Chem Toxicol. 49: 2689-2696.
54.Taheri, A., Ghaffari, M., Bagherpour, N.S. and Ata Ron Freiman, G. 2017. Study of antioxidant properties of Cystoseira trinodis extracts from Chabahar beaches. Month. J. Shahid Sadoughi Univ. Med. Sci. Yazd,25: 8. 658-669. (In Persian)
55.Tavousi, T., Rahimi, D. and Khosravi, M. 2014. Locating suitable ecotourism zones. Case Study: Oramanat Area. Geography Space Magazine. J. Golestan Univ. 4: 20-40. (In Persian)
56.Tepe, B., Daferera, D., Sokmen, A., Sokmen, M. and Polissiou, M. 2005. Antimicrobial and antioxidant activities of the essential oil and various extracts of Salvia tomentosa Miller (Lamiaceae). Food Chem. X. 90: 3. 333-340.
57.Terzi, O. 2007. Data mining approach for estimation evaporation from free water surface. J. Appl. Sci. 7: 4. 593-596.
58.Thanonkaew, A., Benjakul, S., Visessanguan, W. and Decker, E.A. 2008. The effect of antioxidants on the quality changes of cuttlefish (Sepia pharaonis) muscle during frozen storage. LWT-Food Science and Technology. 41: 1. 161-169.
59.Two Crows Corporation. 1999. Introduction to data mining and knowledge discovery, third ed., Postmac, MD. Available at: www.twocrows.com (April 29, 2000).
60.Verdinejad, V., Shabniyavasl, M.and Basharat, S. 2016. Modeling evapotranspiration using linear, nonlinear regression and artificial neural network in greenhouse (reference study of reference plant, cucumber and tomato). J. Water Soil (Agric. Sci. Technol.). 30: 5. 1334-1346.
61.Wang, Y. and Witten, I.H. 1997. Induction of model trees for predicting continuous classes. Proc.Europ Conf. Machine Learning, Univ. Econ. Info Statistics, Prague.
62.Wink, N. and Ktarey, D.B. 1994. Variability of quimolividime alcoholide profile of Lupimus argentinus (sabaceae) North America. J. Syst. Ecol. 22: 7. 663-669.
63.Yahyapour, R. and Rahdari, P. 2013. Impact of soil physical and chemical properties on the quantity and quality of plant alkaloids (Berberis vulgaris L.). Nat. Conf. Med. Plant. 889p. (In Persian)
64.Zahiri, J. 2015. Application of nonparametric models of CART andM5 'in calculating the scour depth around bridges. J. Irrig. Water Engin.5: 20. 35-50. (In Persian)
65.Zhang, L., Tian, L.H., Zhao, J.F., Song, Y., Zhang, C.J. and Guo, Y. 2009. Identification of an apoplastic protein involved in the initial phase of salt stress response in rice root by two-dimensional electrophoresis. J. Plant Physiol. 149: 2. 916-928. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 467 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 581 |