Supercritical Carbon Dioxide Extraction of Polyphenols from Pomegranate (Punica granatum L.) Leaves: Chemical Composition, Economic Evaluation and Chemometric Approach
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for high-quality products and economically and environmentally friendly technologies, as well as restrictive legislative actions, has stimulated scientific research on the extraction, purification and identification of bioactive compounds from natural sources. Pomegranate (Punica granatum L.) is commonly used in traditional medicine due to its pharmacological properties, such as its anti-inflammatory, antihepatotoxicity, anti-lipoperoxidation, antidiabetic, anti-cancer and antimicrobial activities. The use of industrial residues as sources of bioactive compounds has emerged as an economically viable solution to the problem of solid waste treatment. In this context, this work aimed to evaluate the SC-CO2 extraction of polyphenols from pomegranate leaves, evaluating the influence of temperature (40 and 50°C) and pressure (10-30 MPa) on extraction yield (EY), total phenolic content (TPC), antioxidant activity (AA) and the cost of manufacturing (COM) of the extracts. Principal component analysis (PCA) was used to reduce the dimensionality of multivariate data, making the visualization more straightforward and manageable. A high EY and TPC and low COM were obtained at the most effective operational conditions of 50°C and 30 MPa. The lack of correlation between EY-AA and TPC-AA indicated the coextraction of non-phenolic compounds. This assumption was corroborated by GC-MS analysis, which showed high levels of eicosanol, squalene, linoleic acid and tocols. Even though SC-CO2 extraction resulted in a high TPC (257-389 mg.g-1) compared to the literature data, the low EY (0.21-0.67 %) and non-phenolic presence suggest that SC-CO2 extraction may be a good purification pretreatment for the removal of non-polyphenolic compounds prior to further polyphenol extraction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».