Optimization of Soxhlet Extraction of Herba Leonuri Using Factorial Design of Experiment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Soxhlet extraction technique is employed for the extraction and separation of chemical constituents in the medicinalplant, Herba Leonuri. The main goal of this analytical study was focused on extracted compounds and extractionconditions themselves. Soxhlet extractions were performed at three extraction time (6h, 9h and 12h) and with twosolvents (n-hexane and methanol). A general full factorial design with two factors (extraction time and types ofextractor solvents) was implemented. The Soxhlet extraction method presented a good yield of components in extract.The study shows that methanol extracted almost double yield than n-hexane. The highest yield obtained with methanolwas 14.18%; while the highest yield obtained by n-hexane was 7.25%.The results also indicated that, for methanolextraction, the mass yield percent extracted increased with increasing length of extraction period (up to 14.18%); forn-hexane extraction, the mass yield percent extracted was not consistent with increasing length of extraction period. Theextracted oil extracted was analyzed by GC-MS. The compounds identified were vitamin E, palmitic acid and syringol.General characteristics of the Herba leonuri oils obtained by different conditions were further compared, showing thatthe composition of the Herba leonuri oil extracted by different conditions is mostly similar, whereas relative concentration of the identified compounds is apparently different. This study can be considered as the first informationon the chemical compound of Herba leonuri.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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