ANTIOXIDANT ACTIVITY OF ENGLISH WALNUT (<i>JUGLANS REGIA</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phenolic contents of different fractions (contents of whole nut, skin and kernel) of English walnut (Juglans regia L.) were determined and their antioxidative capacities investigated using a number of in vitro model systems. Phenolic compounds extracted from walnut skin into 95% ethanol contained the highest amount of total phenolics and exhibited the highest antioxidative capacity as evaluated by the trolox equivalent antioxidant capacity assay. Extracts of walnut phenolics showed a high ferrous ion chelating ability and effectively scavenged 2,2′‐diphenyl‐1‐picrylhydrazyl radicals, the latter considerably stronger for the skin with 50% inhibition concentration of 3.4 µg extract per mL. Further, inhibition of 2‐thiobarbituric acid reactive substances formation in a bulk corn oil model system was also significant (P < 0.05) for all three phenolic extracts and for pure gallic acid at 10 ppm gallic acid equivalents final assay concentration after four days of storage at 60C. PRACTICAL APPLICATIONS Walnut is a healthful nut that contains alpha‐linolenic acid in its lipid fraction, and its skin is rich in polyphenolics with strong antioxidant properties, as demonstrated in this study. Thus, walnut with skin and skin of walnuts serve as good free radical scavengers and could be effective in reducing oxidative stress among other beneficial health effects, which could be exploited for product development.
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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 ».