MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002252415 · doi:10.1111/j.1745-4522.2008.00126.x

ANTIOXIDANT ACTIVITY OF ENGLISH WALNUT (<i>JUGLANS REGIA</i> L.)

2008· article· en· W2002252415 sur OpenAlexafffund
Anusha Samaranayaka, Jenny Ann John, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Lipids · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNuts composition and effects
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryJuglansGallic acidFood scienceAntioxidantPolyphenolTroloxRutinDPPHBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food LipidsMême sujetNuts composition and effectsTravaux en français237 207