Electrochemical Determination of Artemisinin in Artemisia annua L Herbal Tea Preparation and Optimization of Tea Making Approach
Notice bibliographique
Résumé
가끔 먼 지역 거주자들은 현대 의약품이나 의학 서비스에 있어서 불충분하거나 접근할 수 없다. 그들은 개똥쑥의 선택된 품종을 경작하고 차 제조의 적절한 방법에 따라 식물로부터 차나 달인즙을 만드는 것에 의해 말라리아에 대항한 치료의 관점에서 이익을 얻을 수 있다. 아르테미시닌에 대한 최대 추출 효율을 위해, 개똥쑥의 차제조의 다른 방법들은 발달된 DPP방법을 적용하여 연구되었고 이 논문에 서술되었다. 차는 시간을 다르게 하여 3가지 다른 방법으로 제조된다(굽기, 섞거나 섞지 않으면서 굽지 않기 그리고 마이크로 웨이브 오븐). 결과로부터, 아르테미시닌의 더 높은 농도(84.7%)는 15분 동안 섞으면서 굽지 않는 차 제조법에 의해 도달될 수 있다는 것을 발견했다(R.S.D. 2.34%). 아르테미시닌의 농도는 마이크로 웨이브 오븐에서 1.5분 이상 구울 때 감소한다. 최대한도의 추출(88.9%)은 증류수에서 5%에탄올과 함께 섞는 추출방법에서 가능했다(R.S.D. 2.28%). Sometimes inhabitants in remote areas have inadequate or no access to modern medicines or medical services. They can get benefit in term of the treatment against malaria by cultivating selected breeding of A. annua and making teas or decoctions from the plant materials following the proper way of tea preparation. In order to have the maximum extraction efficiency for artemisinin, different ways of tea preparations of A. annua were investigated by applying the developed DPP method and described in this article. Tea was prepared by three different ways (cooking, without cooking with/without shaking and microwave oven) with different times. From the results, it has been found that higher concentration of artemisinin (84.7%) can be attained by following the approach for tea preparation without cooking with shaking for 15 minutes (R.S.D. 2.34%). The concentration of artemisinin decreases with cooking more than 1.5 min in microwave oven. The utmost extraction (88.9% of artemisinin) is possible to extract by shaking with boiled 5% ethanol in distilled water (R.S.D. 2.28%).
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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 ».