Curcuminoids in Turmeric Roots and Supplements: Method Optimization and Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Curcuma longa L. rhizomes are used extensively as a spice in food preparations and dietary supplements for their anti-inflammatory and antioxidant properties. An expert review panel (ERP) evaluated analytical methods for the quantitation of individual curcuminoids for the purpose of identifying a method for official method status. It was requested that several modifications be undertaken to improve method performance prior to subjecting the chosen method to a single-laboratory validation. Two separate Plackett-Burman factorial studies were used to identify factors that contributed to the chromatographic separation and extraction of curcuminoids. Significant factors were further optimized to produce the improved HPLC method for curcuminoid separation. This method was then subjected to a single-laboratory validation according to the AOAC International guidelines for linearity, detection limits, precision, and accuracy. The two most significant factors impacting the quantitation of curcuminoids were column temperature and extraction solvent, which were optimized to 55 °C and 100 % methanol, respectively. The validation was performed on 12 raw materials and finished products containing turmeric roots. The method precision was reported using HorRat values which were within recommended ranges of the AOAC guidelines. Overall accuracy of the method was accessed at three separate levels for each analyte and ranged from 99.3–100.9 %. The validated method is suitable for quantitation of individual curcuminoids in turmeric raw materials and finished products and is recommended for consideration as an official method by the AOAC International.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle