Microdetermination of Diosgenin from Fenugreek (<i>Trigonella foenum-graecum</i>) Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Sulfuric acid hydrolysis of steroidal glycosides of Amber fenugreek was studied by capillary gas chromatographic analysis of diosgenin [(25R)-spirost-5-en-3-ol] and isomeric spirostadiene artifacts from 100 mg samples of seed material. Following extraction with 80% ethanol, highest recoveries of diosgenin occurred when hydrolyses were conducted in sulfuric acid, prepared at 1 molar (M) concentration in water containing 60-80% 2-propanol. Compared to a previous method with aqueous hydrochloric acid, the selected conditions of hydrolysis at 100 degrees C for 2 h with sulfuric acid in 70% 2-propanol reduced diene formation but did not completely eliminate these artifacts. Extraction of steroidal saponins with various alcohol/water mixtures prior to sulfuric acid hydrolysis gave similar recoveries of diosgenin. Application of the quantitative method to experimental samples of Amber, Quatro, and ZT-5 fenugreek, using 10 mg subsamples of crushed seed that had been defatted with petroleum ether and dried at 60 degrees C, gave diosgenin levels of 0.55, 0.42, and 0.75%, respectively. Levels of smilagenin and sarsasapogenin were very low in hydrolyzed seed extracts from ZT-5, a Canadian breeder line of fenugreek.
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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) | 0,000 | 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 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 ».