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Enregistrement W2074470389 · doi:10.5740/jaoacint.11-415

Quantification of Chlorogenic Acid and Hyperoside Directly from Crude Blueberry (Vaccinium angustifolium) Leaf Extract by NMR Spectroscopy Analysis: Single-Laboratory Validation

2012· article· en· W2074470389 sur OpenAlexaff
Joshua M Hicks, Muhammad Asim, Jonathan Ferrier, Ammar Saleem, Alain Cuerrier, John T. Arnason, Kimberly L. Colson

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensEspace pour la vieUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperosideChlorogenic acidChromatographyChemistryNuclear magnetic resonance spectroscopyHigh-performance liquid chromatographySpectroscopyQuercetinStereochemistryOrganic chemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A single-laboratory-validated NMR spectroscopy method was established for determining the quantity of chlorogenic acid and hyperoside from crude extract material of blueberry leaves of the species Vaccinium angustifolium var. laevifolium House. The calibration curve of chlorogenic acid showed a highly linear regression, R = 0.99998. NMR spectroscopy identification and quantification of the constituents directly from the mixture, within the error of HPLC-diode array detector analysis, were determined as 7.53 mM chlorogenic acid (64.0 mg chlorogenic acid/g powdered leaf) and 0.77 mM hyperoside (8.58 mg hyperoside/g powdered leaf). The LOD was calculated to be 0.01 mM and the LOQ 0.01 mM by the 9 min and 13 s NMR spectroscopy experiment utilized. The assay showed no significant interference from different field strengths, extraction mesh size, gravimetric scale precision, NMR spectroscopy tube type, pulse program, amount of starting dry material, or day-to-day operation. The robustness of NMR spectroscopy as a means of definitively monitoring chlorogenic acid and hyperoside content directly from crude extracts was demonstrated by Youden statistical analysis.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,508

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 savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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