Antioxidant and Antiradical Activities in Extracts of Hazelnut Kernel (<i>Corylus avellana</i>L.) and Hazelnut Green Leafy Cover
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic compounds in the aqueous systems were extracted, from hazelnut kernel (HK) and hazelnut green leafy cover (HGLC), with 80% (v/v) ethanol (HKe and HGLCe) or 80% (v/v) acetone (HKa and HGLCa). The extracts were examined for their phenolic and condensed tannin contents and phenolic acid profiles (free and esterified fractions) as well as antioxidant and antiradical activities by total antioxidant activity (TAA), antioxidant activity in a beta-carotene-linoleate model system, scavenging of DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl) radical, and reducing power. Significant differences (p < 0.05) in the contents of total phenolics, condensed tannins, and TAA existed among the extracts that were examined. HGLCa extract had the highest content of total phenolics (201 mg of catechin equivalents/g of extract), condensed tannins (542 mg of catechin equivalents/g of extract), and TAA (1.29 mmol of Trolox equivalents/g of extract) followed by HGLCe, HKa, and HKe extracts, respectively. Five phenolic acids (gallic acid, caffeic acid, p-coumaric acid, ferulic acid, and sinapic acid) were tentatively identified and quantified, among which gallic acid was the most abundant in both free and esterified forms. The order of antioxidant activity in a beta-carotene-linoleate model system, the scavenging effect on DPPH radical, and the reducing power in all extracts were in the following order: HGLCa > HGLCe > HKa > HKe. These results suggest that both 80% ethanol and acetone are capable of extracting phenolics, but 80% acetone was a more effective solvent for the extraction process. HGLC exhibited stronger antioxidant and antiradical activities than HK itself in both extracts and could potentially be considered as an inexpensive source of natural antioxidants.
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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) | 0,001 | 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 ».