Total Phenol, Flavanoid and Antioxidant Activity of Physalis angulata Leaves Extract by Subcritical Water Extraction
Notice bibliographique
Résumé
Physalis angulata, having familiar name in Indonesia as “Ceplukan”, is wellknown empirically in folk medicineto treat several diseases such as hepatitis, malaria, boil, liver problem, diuretic etc. Clinically several researchershave revealed the activity of Physalis angulata extract as anticancer, antitumor, antimycobacterial,immunosuppresion etc. So far, the common method to obtain Physalis angulata extract is by hot waterextraction (HWE) and maceration using organic solvent such as methanol or ethanol. Meanwhile, strickerregulation of organic solvent residue to the pharmaceutical product encourages the research to replace organicsolvent by environmentally benign solvent. The objective of this research is to investigate the potential ofPhysalis angulata leaves extract obtained by Subcritical Water Extraction (SWE) method as antioxidantThe Physalis angulata leaves were extracted by water in subcritical condition. Water in this condition may havepolarity similar with organic solvent, so it can extract the phytochemical in plant material. Three variables wereinvestigated including pressure (100-200 bar), temperature (100-250oC) and extraction time (15-45 min). Afterevaporating the water, the extracts were analyzed for antioxidant activity, total phenol and flavanoid usingspectrophotometer. Water content in extract was analyzed by karl fischer titrator. The result revealed thatpressure has negligible effect, while temperature has significant effect to the antioxidant activity, total phenol andflavanoid content. The results also compared with that of obtained by conventional methods such as maceration(water and ethanol), HWE and soxhlet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».