Characterisation of Phenolics in Flor‐Essence®—a Compound Herbal product and its Contributing Herbs
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
INTRODUCTION: Commercially available herbal mixture FE, a proprietary natural health product manufactured by Flora Manufacturing and Distributing Ltd (Flora), is a unique North American traditional herbal product. FE is a chemically complex mixture of eight herbs and has not been subjected to phytochemical analysis. OBJECTIVE: To develop analytical methods to undertake detailed phytochemical analyses of FE, and its eight contributing herbs, including burdock (Arctium lappa L.), sheep sorrel (Rumex acetosella L.), Turkish rhubarb (Rheum palmatum L.), slippery elm Muhl. (Ulmus rubra), watercress (Nasturtium officinale R. Br.), red clover (Trifolium pratense L.), blessed thistle (Cnicus benedictus L.) and kelp (Laminaria digitata Lmx.). METHODOLOGY: The identification was undertaken by a combination of reversed phase high performance liquid chromatography-diode array detection-atmospheric pressure chemical ionisation-mass selective detection (RP-HPLC-DAD-APCI-MSD) analysis and phenolics metabolomic library matching. RESULTS: New separation methods facilitated the identification of 43 markers in the individual herbs which constitute FE. Sixteen markers could be identified in FE originating from four contributing herbs including four caffeoyl quinic acids, three dicaffeoyl quinic acids and two caffeic acid derivatives from A. lappa, luteolin-7-O-glucoside, luteolin, five apigenin glycosides and apigenin from R. acetocella and N. officinale and sissostrin from T. pretense. A validated method for quantitative determination of three markers is reported with good intraday, interday and interoperator repeatability using a reliable alcohol based extraction technique. CONCLUSION: FE and its contributing herbs predominantly contain phenolics. This methodology can be applied to further develop full-scale validation of this product.
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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) | 0,001 | 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