Phenolics of <i>Vaccinium</i> berries and other fruit crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concentrations and profiles of phenolics of selected fruit crops common in the Western diet, including several Vaccinium species, were examined to better understand how these crops may be useful sources of phenolic phytochemicals. Vaccinium fruit had a high phenolic concentration compared to non‐ Vaccinium fruit. Some Vaccinium fruit were particularly rich in certain phenolic subgroups, especially anthocyanins and pro‐anthocyanidins. Among the pro‐anthocyanidin oligomers measured using fluorometric and mass spectroscopic detection, the trimers and tetramers were most abundant, while pro‐anthocyanidins with a degree of polymerization greater than 8 were least abundant. As biomedical studies determine which phenolic structures are associated with particular bioactivities, information on the phenolic concentration and profile of selected species will be useful in developing specific uses for fruit crops in human health. Methods were compared to assess the usefulness of simpler versus more sophisticated means of phenolic analysis. The phenolic components of fruit extracts were purified approximately 20‐fold, and not qualitatively altered, by C18 solid‐phase extraction. However, fruit extracts obtained from C18 solid‐phase extraction differed in their relative abundance of phenolic components. Colorimetric and HPLC‐DAD measures of phenolic concentration were correlated ( R 2 = 0.79), as was pro‐anthocyanidin concentration detected fluorometrically and by mass spectrometry ( R 2 = 0.44). Copyright © 2007 Crown in the right of Canada and Society of Chemical Industry
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».