Comparative Studies on Composition and Distribution of Phenolic Acids in Cereal Grain Botanical Fractions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The phenolic acid composition and concentration of four manually separated fractions (pericarp, aleurone layer, germ, and endosperm fractions) as well as whole grains of yellow corn, wheat, barley, and oats were analyzed by HPLC‐MS/MS following microwave‐assisted alkaline aqueous extraction. Phenolic acid compositions in whole grains and their fractions were similar, with minor differences among the grain fractions. Significant differences (P < 0.05), however, were observed in phenolic acid concentrations among cereal types, within cereal varieties, and among grain fractions, with yellow corn exhibiting the highest values. The concentrations of p‐coumaric and syringic acid in the pericarp were 10‐ to 15‐fold and 6‐ to 10‐fold higher, respectively, in yellow corn than in wheat, barley, and oats. In the aleurone layer, sinapic and vanillic acids in yellow corn were about 8‐ and 30‐fold more than in wheat. The germ fraction of wheat had 1.8 times more syringic acid than yellow corn germ. Grain fractions, excluding endosperm, had enhanced levels of phenolic acids compared with whole grain. Sinapic acid was more concentrated in the pericarp and germ of wheat, whereas isoferulic acid was concentrated in the germ of purple barley. Syringic and vanillic acids were concentrated in the pericarp and sinapic acid in the aleurone layer of yellow corn. These findings are important in understanding the composition and distribution of phenolic acids, and they act as a guide in identification of grain fractions for use as food ingredients. In addition, yellow corn fractions (aleurone and pericarp) may be potential alternative phenolic‐rich functional food ingredients in grain‐based food products.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».