Analyzing Cranberry Bioactive Compounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing public interest for the North American cranberry (Vaccinium macrocarpon) as a functional food because of the potential health benefits linked to phytochemical compounds present in the fruit--the anthocyanin pigments, responsible for its brilliant red color, and other secondary plant metabolites (flavonols, flavan-3-ols, proanthocyanidins, and phenolic acid derivatives). Isolation of these phenolic compounds and flavonoids from a sample matrix is a prerequisite to any comprehensive analysis scheme. By far the most widely employed analytical technique for the characterization of these compounds has been high-performance liquid chromatography(HPLC) coupled with ultraviolet-visible(UV/Vis) and mass spectrometer(MS) detection. This review covers the cranberry major bioactive compounds, the extraction and purification methods, and the analytical conditions for HPLC used to characterize them. Extraction, chromatographic separation and detection strategies, analyte determinations, and applications in HPLC are discussed and the information regarding methods of specific cranberry analyte analyses has been summarized in tabular form to provide a means of rapid access to information pertinent to the reader.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle