Glucoraphanin extraction from <i>Cardaria draba</i>: Part 1. Optimization of batch extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glucosinolates have historically been considered an anti‐nutritional component of food and feed cereal crops. Large‐scale protocols have been aimed at complete glucosinolate elimination from plants, rather than maximizing the recovery of any particular glucosinolate compound. Recently, glucoraphanin, an alkenyl glucosinolate, has been found to have nutritional value in terms of anti‐carcinogenic behavior and hypertension relief. In this work, we report on the efficient capture of glucoraphanin from the noxious weed Cardaria draba . The effect of temperature, ethanol content in the aqueous solvent, initial solvent pH, solids loading, and contact time on both glucoraphanin and glucosinalbin recovery were examined. The optimal extraction conditions, evaluated using 0.11 dm 3 stirred baffled vessels, were found to be 20% aqueous ethanol solvent at 70 °C and an initial pH value of 3, extracted at a solid to liquid ratio of 50 g dm −3 over 20 mins. The recovery achieved with the baffled vessels was up to three times greater than the glucoraphanin yield obtained using standard analytical procedures that involved the use of 8.0 × 10 −3 dm 3 of hot, 80% ethanol solutions in test tubes at the same solvent loading. This corresponds to 30 mg g −1 of glucoraphanin recovered from the dried C draba leaves, versus only 10 mg g −1 using the analytical method. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».