Composition of Lutein Ester Regioisomers in Marigold Flower, Dietary Supplement, and Herbal Tea
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of lutein and its esters in a health product is necessary for its efficacy. In the current study lutein ester regioisomers were quantified and identified in several dietary supplements and herbal teas in comparison with marigold flower, the commercial source of lutein. The products were extracted with three solvents and separated on a C30 column. The separated esters were identified/confirmed with LC-MS in APCI+ve mode with the use of synthetic lutein esters. The total content of lutein esters substantially varied among marigold flowers (167-5752 μg/g), supplements (88,000-110,700 μg/g), and herbal teas (12.4-91.3 μg/g). Lutein supplement had a lutein profile similar to that of marigold flower, whereas herbal tea showed an extremely different profile. Lutein dipalmitate was the dominant compound in supplements and marigold flowers followed by lutein 3'-O-myristate-3-O-palmitate and lutein 3'-O-palmitate-3-O-myristate. Lutein was the major compound in marigold herbal tea with small amounts of lutein mono- and diesters. Differences in the concentration and composition of lutein compounds among marigold products could indicate distinct product quality and lutein bioavailability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».