A rapid high‐performance liquid chromatographic method for the determination of sinapine and sinapic acid in canola seed and meal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A high‐performance liquid chromatographic (HPLC) method has been developed to separate sinapine and sinapic acid from other phenolics in canola seed and meal in a single run. The separation was achieved with a reverse‐phase C18 column. Owing to the higher recovery of phenolics and ease of use, refluxing with 100% methanol for 20 min was selected as the extraction method for HPLC analysis and determination of total phenolics using Folin‐Ciocalteu reagent. A 10‐min isocratic/linear/concave gradient and a 15‐min isocratic/linear gradient were selected as the best gradients for the separation of these phenolic compounds. Peak identities for sinapine and sinapic acid were verified with ion exchange separation followed by HPLC analysis. The method was calibrated using sinapine bisulfate and sinapic acid standards; correlation coefficients (R2) for the calibration curves were 0.997 and 0.999 for sinapine bisulfate and sinapic acid, respectively. The extinction coefficient of sinapine was determined to be 1.16 times that of sinapic acid at the detector wavelength (330 nm). Applying this method to routine canola phenolic analyses can greatly reduce the cost by simplifying the procedures and reducing the time required for each determination.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».