Pulsed Electric Field Extraction Enhanced Anti‐coagulant Effect of Fungal Polysaccharide from Jew's Ear ( <i>Auricularia auricula</i> )
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As a Chinese herbal medicine, Jew's ear has been known for its anti-coagulant effects. Hence it is worthwhile developing an effective technique to extract active components. OBJECTIVE: To find the optimal extraction condition and to identify the best strain to yield fungal polysaccharide with anti-coagulant activity. METHODOLOGY: Three strains of Jew's ear from Jilin Province, named as 988, DY 18 and FS 02, and three extraction techniques, namely, high intensity pulsed electric fields (HIPEF), microwave-assisted extraction method (MAEM) and ultrasonic-assisted extraction method (UAEM), were applied to optimise the extraction conditions. The crude extracts and polysaccharides were further determined for anti-coagulant activities. RESULTS: All extracts prolonged blood clotting time as compared to reagent control. The HIPEF exhibited the most remarkable effect among the three extraction techniques. The anti-coagulant activities of extracts were enhanced with increasing electric field strength when the field strength reached 24 kV/cm. CONCLUSION: Current results suggest that the HIPEF technique will be an effective method in the manufacture of bioactive natural polysaccharide.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».