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Kirjailija

Suprava Sahoo

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 5 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2018–2023, suosituimpiin kuuluu Medicinal Plants: Towards Optimization and Prediction of Drug Yield. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

5 kirjaa

Kirjojen julkaisuvuodet: 2018–2023.

Piante medicinali

Piante medicinali

Sanghamitra Nayak; Suprava Sahoo; Shikha Singh

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Le droghe vegetali sono utilizzate da secoli come farmaci in tutto il mondo. La recente impennata della domanda di droghe vegetali nel mercato globale, tuttavia, non pu essere soddisfatta a causa di vincoli che devono essere affrontati immediatamente per una loro efficace commercializzazione. Un'alternativa valida a lungo termine per superare i problemi intrinseci quindi quella di optare per una coltivazione domestica monitorata in modo intensivo. L'imperativo immediato, tuttavia, studiare l'effetto dei fattori ambientali e biotici che influenzano la qualit e la resa delle sostanze fitochimiche in condizioni naturali. Questa rassegna riassume un elenco di farmaci derivati da diverse fonti vegetali, il ruolo dei diversi fattori che influenzano la loro produzione con esempi rilevanti. Abbiamo anche analizzato criticamente alcuni di questi fattori che possono essere controllati in condizioni di serra per la produzione di piante con livelli costantemente elevati di sostanze fitochimiche desiderate. Inoltre, la rassegna sottolinea anche l'importanza dello sviluppo di modelli come la rete neurale artificiale (ANN) e la regressione lineare multipla (MLR) per l'ottimizzazione e la previsione della resa dei farmaci in qualsiasi situazione, sia in condizioni naturali di campo che in condizioni controllate di serra.
Plantas medicinais

Plantas medicinais

Sanghamitra Nayak; Suprava Sahoo; Shikha Singh

Edicoes Nosso Conhecimento
2023
pokkari
Os medicamentos base de plantas s o utilizados como medicamentos em todo o mundo h s culos. No entanto, o recente aumento da procura de medicamentos base de plantas no mercado global n o pode ser satisfeito devido a constrangimentos que t m de ser resolvidos imediatamente para a sua comercializa o efectiva. Uma alternativa vi vel a longo prazo para ultrapassar os problemas inerentes , por conseguinte, optar pelo cultivo dom stico intensivamente monitorizado. No entanto, o imperativo imediato estudar o efeito dos factores ambientais e bi ticos que afectam a qualidade e o rendimento dos fitoqu micos em condi es naturais. Esta revis o resume uma lista de medicamentos derivados de diferentes fontes vegetais, o papel de diferentes factores que influenciam a sua produ o com exemplos relevantes. Tamb m analis mos criticamente alguns desses factores que podem ser controlados em condi es de estufa para a produ o de plantas com n veis consistentemente elevados de fitoqu micos desejados. Al m disso, a revis o tamb m enfatiza a import ncia do desenvolvimento de modelos como a rede neural artificial (RNA) e a regress o linear m ltipla (RLM) para a otimiza o e previs o do rendimento do f rmaco em qualquer situa o, quer em condi es naturais de campo quer em condi es controladas de estufa.
Arzneipflanzen

Arzneipflanzen

Sanghamitra Nayak; Suprava Sahoo; Shikha Singh

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Pflanzliche Arzneimittel werden seit Jahrhunderten auf der ganzen Welt als Medizin eingesetzt. Die in j ngster Zeit stark gestiegene Nachfrage nach pflanzlichen Arzneimitteln auf dem Weltmarkt kann jedoch nicht befriedigt werden, da es Probleme gibt, die f r eine wirksame Vermarktung sofort angegangen werden m ssen. Eine praktikable langfristige Alternative zur berwindung der inh renten Probleme ist daher die Entscheidung f r einen intensiv berwachten heimischen Anbau. Die unmittelbare Notwendigkeit besteht jedoch darin, die Auswirkungen von Umwelt- und biotischen Faktoren zu untersuchen, die die Qualit t und den Ertrag von Phytochemikalien unter nat rlichen Bedingungen beeinflussen. Diese bersicht 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 Gew chshausbedingungen kontrolliert werden k nnen, um Pflanzen mit gleichbleibend hohen Gehalten an den gew nschten Phytochemikalien zu produzieren. Dar ber hinaus wird die Bedeutung der Entwicklung von Modellen wie k nstlichen neuronalen Netzen (ANN) und multipler linearer Regression (MLR) f r die Optimierung und Vorhersage des Drogenertrags in jeder Situation, sei es unter nat rlichen Feldbedingungen oder unter kontrollierten Gew chshausbedingungen, hervorgehoben.