Selective ultrasound‐assisted extractions of lipophilic constituents from <i>Betula alleghaniensis</i> and <i>B. papyrifera</i> wood at low temperatures
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
Betula alleghaniensis and B. papyrifera are widely distributed in the province of Québec (Canada) and, since these trees are valuable exports for the local lumber industry, large amounts of their residual ligneous biomass are available for further exploitation. Betula species are well known for their significant concentrations of triterpenes, some of which were recently discovered to present promising bioactivity. The secondary transformation of birch biomass could therefore become important for many industries, particularly the pharmaceutical industry. In the present study, extracts from birch sawdust were obtained using an optimised ultrasound-assisted extraction in which the careful choice of temperature permitted a selective extraction of the targeted triterpenes. Moreover, compared with the classical Soxhlet method, higher extraction yields were obtained in a shorter time. The lipophilic extracts obtained using dichloromethane as a solvent were analysed by GC-MS and the major compounds identified as lupane-type cyclic triterpenoids accompanied by the non-cyclic triterpene squalene. Numerous aliphatic long-chain fatty acids were also found in the extracts together with phytosterols. Betulonic acid and squalene, the major extract constituents for both B. alleghaniensis and B. papyrifera, are both bioactive molecules.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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