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Enregistrement W2019015744 · doi:10.1139/cjc-2014-0455

Effect of solute–solvent interactions on DPPH radical scavenging efficiency of some flavonoid antioxidants in various binary water–methanol mixtures

2014· article· en· W2019015744 sur OpenAlexvenueno aff
Morteza Jabbari, Hamid Reza Moallem

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDPPHSolvatochromismMethanolAscorbic acidSolventScavengingAqueous solutionFlavonoidOrganic chemistryQuercetinChromatographyAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scavenging ability of three kinds of natural flavonoid antioxidants including chrysin, naringenin, and quercetin against the DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl) radical was evaluated by the UV-vis spectrophotometric technique in different aqueous mixtures of methanol (50%–90% v/v) at physiological pH. The studied flavonoids showed their activity to be comparable with ascorbic acid (vitamin C), which is used as a standard reference material in most testing methods. Our findings indicated that an increase in the organic solvent percentage (v/v) has different effects on the radical scavenging efficiency of flavonoids presumably due to solute–solvent interactions. These variations were analyzed in light of various simple and multiple regression equations using the normalized polarity parameter ([Formula: see text]) and Kamlet, Abboud, and Taft solvatochromic parameters. Moreover, The IC 50 values of the samples were then obtained by the Yasuda–Shedlovsky extrapolation procedure in pure water.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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