Quantification of Chlorogenic Acid and Hyperoside Directly from Crude Blueberry (Vaccinium angustifolium) Leaf Extract by NMR Spectroscopy Analysis: Single-Laboratory Validation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».