MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977752331 · doi:10.1039/b212351g

Pressurized water extraction of naphtodianthrones in St. John's wort (Hypericum perforatum L.)

2003· article· en· W1977752331 sur OpenAlexaboutno aff
Mari Mannila, Chien M. Wai

Notice bibliographique

RevueGreen Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypericinHypericum perforatumExtraction (chemistry)ChromatographySolventMethanolParticle sizeChemistryTraditional medicineMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A high pressure water extraction (PWE) method was developed for separation of naphtodianthrones (hypericin, protohypericin, pseudohypericin, and protopseudohypericin) in St. John's wort. The effects of extraction temperature, pressure, pH, particle size, and modifier were studied, and the PWE method was compared to a conventional solvent extraction method. The most important factors affecting the extraction efficiency were found to be temperature, pH and particle size. The highest extraction efficiency of naphtodianthrones was achieved when the extraction was performed using a fine sample powder (≤80 mesh), a low temperature (ambient), and 100 bar pressure at pH ≥ 7. Using these conditions the PWE efficiency to extract naphtodianthrones (the summed amount of hypericin, pseudohypericin and their protoforms) compared to methanol extraction (with ultrasound) was about 80% (90% pseudohypericin and 60% hypericin). PWE extraction efficiency was further improved when ethanol was added to the sample as a modifier before the extraction. Using ethanol modified PWE at pH 7 the summed amount of naphtodianthrones was 90% (95% pseudohypericin and over 80% hypericin ) compared to the methanol extraction with ultrasound. Reproducibility of the optimized PWE method was comparatively good; the relative standard deviation of both hypericin and pseudohypericin was 8%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreen ChemistryMême sujetNatural Compound Pharmacology StudiesTravaux en français237 207