Extraction of Anthocyanins and Other Phenolics from Black Currants with Sulfured Water
Notice bibliographique
Résumé
Health benefits of fruits, vegetables, and red wine are attributed to anthocyanins and other phytochemicals. In this research, the extraction of phenolics from black currants was optimized using different SO(2) concentrations (28, 300, 700, 1100, and 1372 ppm), temperatures (6, 20, 40, 60, and 74 degrees C), and solvent to solid ratios (S/S) (6, 20, 40, 60, and 74 mL/g). Surface response methodology was used to optimize yields of anthocyanins and total phenolics, as well as their antiradical and antioxidant activities. The extraction of phenolics varied with the SO(2) concentration, S/S, and temperature. Maximum yields of total phenolics and anthocyanins were obtained at an SO(2) concentration of 1000-1200 ppm and 19 L of solvent/kg of milled frozen berries. The increase of extraction temperature increased the rate of extraction and, thus, times to reach equilibrium for the extraction of total phenolics and anthocyanins were reduced. However, for the extraction of anthocyanins it is recommended that temperatures of 30-35 degrees C be used, as higher temperatures will degrade these compounds. Antioxidant activity was affected by all three experimental variables evaluated; however, the main variable affecting it was S/S. The higher the S/S, the lower the antioxidant index.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».