Selective ultrasound‐assisted extractions of lipophilic constituents from <i>Betula alleghaniensis</i> and <i>B. papyrifera</i> wood at low temperatures
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».