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Enregistrement W2061178563 · doi:10.1071/ea08189

Variation in content of monomeric phenolics during the processing of grape seed and skin flours

2009· article· en· W2061178563 sur OpenAlexaff
Jian Sun, González-Peñas Elena, Qigao Guo, Bao Yang, E. J. Zhu

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGallic acidCatechinFood scienceChemistryPolyphenolProanthocyanidinMonomerAntioxidantOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenolic compounds were extracted from grape seed and skin flours. Three major monomeric phenolics, gallic acid, (+)-catechin and (-)-epicatechin, were identified and quantified by high performance liquid chromatography. To evaluate the feasibility of using both flours for the development of phenolic-rich functional foods, the variation in content of these monomeric phenolics were determined after baking, illumination and microwave radiation processes. The results showed that baking both flours at 110°C had no significant influence on the contents of the three monomeric phenolics. However, after baking at 145°C, the contents of gallic acid exhibited an increasing trend, while the contents of (+)-catechin and (-)-epicatechin gradually declined. During the illumination process, the contents of gallic acid and (+)-catechin in both flours increased, while (-)-epicatechin decreased after 10 days. Microwave processing baked flours for 1 min had no significant effect on the contents of these three monomeric phenolics. After processing for 3 and 5 min, the gallic acid contents significantly increased, but the other two decreased. These results indicated that producing foods containing grape seed or skin flours should avoid being baked at higher temperatures for long periods, and the microwave radiation process should be performed as quickly as possible, so that the phenolic ingredients in these foods are better retained.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,270
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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