Pretreatments for the Efficient Extraction of Bioactive Compounds from Plant-Based Biomaterials
Notice bibliographique
Résumé
The extraction of medicinal or functional compounds from herbal plants is an important unit operation in food and bio-industries. The target compounds are generally present inter- or intra-cellularly in an intricate microstructure formed by cells, intercellular spaces, capillaries, and pores. The major resistance of molecular diffusion in materials of plant origin always comes from the intact cell walls and adhering membranes. Therefore, increasing the permeability of cell walls and membranes plays a very important role to increase extraction yield and/or extraction rate. Important pretreatment methods to modify the cellular structures and increase the permeability of cell walls or membranes are discussed in this paper. They include physical, biologic, and chemical treatments. In physical methods, mechanical disruption, high-pressure (HP) process, pulsed electric field (PEF) application, ultrasonic treatment, and freeze-thaw, and so on were applied. In biologic methods, different cell wall-degrading enzymes were applied to break-down cell walls or membranes and to diminish the overall internal resistance for transporting bioactive compounds from internal matrix to the external solution. In chemical methods, various chemicals for increasing the inner- or outer-membrane permeabilization were introduced. The principles of the technologies, examples of improvements, and advantages and disadvantages of the pretreatment methods are critically reviewed in this paper.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».