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Enregistrement W2039160614 · doi:10.1021/jf201849d

Bioactivities and Antiradical Properties of Millet Grains and Hulls

2011· article· en· W2039160614 sur OpenAlexaff
Anoma Chandrasekara, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFood scienceAntioxidantNutraceuticalFractionationBranBiochemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antioxidant activities of phenolic extracts of kodo and pearl millet whole grains, dehulled grains, and hulls were examined by monitoring inhibition of radical-induced DNA scission, human low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, and phospholipid liposome oxidation. Total phenolic content (TPC), hydroxyl and peroxyl radical inhibition, and antiproliferative activities against HT-29 cells were also determined. Major hydroxycinnamic acids in dehulled grains and hulls were identified and quantified using HPLC. Phenolic extract of kodo millet exhibited higher inhibition activities against oxidation of LDL cholesterol and liposome than that of pearl millet. All phenolic extracts exhibited a dose-dependent inhibition of DNA scission. The TPC of hulls of kodo and pearl millets were 3 times higher than those of their corresponding whole grains. At the end of 96 h of incubation, kodo millet extracts inhibited cell proliferation in the range of 75-100%. Antioxidant activities of phenolic extracts were in the order hull > whole grain > dehulled grain. Dehulling reduced the antioxidant potential of whole millet grains. Ferulic and p-coumaric acids were the major hydroxycinnamic acids, and their contents ranged from 17.8 to 1685 μg/g defatted meal and from 3.5 to 680 μg/g defatted meal, respectively. Dehulled grains, as well as the hull fraction, may serve as potential sources of nutraceutical and functional food ingredients in health promotion.

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)0,000
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations186
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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