Pressurized water extraction of naphtodianthrones in St. John's wort (Hypericum perforatum L.)
Notice bibliographique
Résumé
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%.
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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) | 0,000 | 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 ».