Optimization of Ultrasonic-Assisted Extraction Process of Polysaccharides from American Ginseng and Evaluation of Its Immunostimulating Activity
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic-assisted extraction (UAE) of American ginseng polysaccharides (AGP) was investigated using response surface methodology. Three-factor-three-level Box-Behnken design was employed to optimize the ultrasonic power, extraction time and ratio of water to raw material to obtain a high AGP yield. The analysis of variance and response surface plots indicated that ultrasonic power was the most important factor affecting the extraction yield. The optimal conditions were ultrasonic power 400 W, extraction time 71 min, and ratio of water to raw material 33 mL g−1. Under these conditions, the yield of AGP was 8.09%, which was agreed closely to the predicted value. Gas chromatography (GC) analysis showed that AGP was composed of arabinose, rhamnose, galactose, glucose, and galacturonic acid. Fourier transform infrared spectra revealed the general characteristic absorption peaks of AGP. In addition, AGP exhibited good immunostimulating activities by up-regulating the production of nitric oxide and cytokines. Compared with hot water extraction, UAE required shorter extraction time and gave a higher extraction yield, without changing the structure and immunostimulating activity of AGP. The results indicated that UAE could be an effective and advisable technique for the large scale production of plant polysaccharides.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».