A single HPLC‐PAD‐APCI/MS method for the quantitative comparison of phenolic compounds found in leaf, stem, root and fruit extracts of <i>Vaccinium angustifolium</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A method was developed for the analysis of Vaccinium angustifolium Ait. (Lowbush blueberry), which is a widely used natural health product, particularly for the treatment of diabetic symptoms. While the anthocyanin content of the fruit has been well characterized, the chemistry of the vegetative parts used in supportive therapy for diabetes has been largely ignored. Using a metabolomics-based approach for compound identification with an emphasis on phenolic metabolites, a single HPLC-PAD-APCI/ MS method was developed for the separation and quantitation of the major metabolites found in the 95% ethanol extracts of leaf, stem, root and fruit. The leaf extract contained high concentrations of chlorogenic acid (approximately 100 microg/mg extract) and a variety of quercetin glycosides that were also detected in the fruit and stem extracts. Flavan-3-ol monomers (+)-catechin and (-)-epicatechin were found in all plant parts but their procyanidin dimers were exclusively identified in the stem and root. The accuracy and precision of the presented method were corroborated by low intra- and inter-day variations in quantitative results in all plant part extracts. Further validation of the extraction and analytical protocols focused on identified compounds with reputed anti-diabetic activity, revealing recoveries greater than 80% and detection limits of 0.12-2.73 microg/mL.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle