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Enregistrement W2302378680 · doi:10.1111/jfpe.12353

High Pressure Extraction of Astaxanthin from Shrimp Waste (<i>Penaeus Vannamei</i> Boone): Effect on Yield and Antioxidant Activity

2016· article· en· W2302378680 sur OpenAlexaff
Jianping Li, Wei Sun, Hosahalli S. Ramaswamy, Yong Yu, Songming Zhu, Jing Wang, Huanhuan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAstaxanthinShrimpExtraction (chemistry)ChemistryAntioxidantSolventDPPHYield (engineering)AcetoneChromatographyFood scienceBiochemistryFisheryCarotenoidMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High pressure extraction (HPE) of astaxanthin from shrimp (Penaeus Vannamei Boone) waste at different pressure (0.1–600 MPa) and holding times (0–20 min), and with different solvents (acetone, dichloromethane and ethanol) and solvent to solid ratios (10–50 mL/g) was evaluated, and extraction yields and quality of the extracts were determined. Antioxidant activity of the extract from HPE and conventional solvent extraction (at ambient pressure) were compared based on DPPH (1,1‐diphenyl‐2‐picrylhydrazyl) and superoxide anion radical of scavenging potentials. Besides, surfaces of shrimp shells following different treatments were characterized by scanning electron microscopy. The results revealed that (1) HPE resulted in a higher extraction yield of astaxanthin and required shorter extraction times, (2) ethanol as solvent and a solvent to solid ratio of 20 mL/g was a good combination for HPE for high extraction yield of astaxanthin and (3) HPE extraction resulted in a better antioxidant activity in the extract than conventional solvent extraction. Practical Applications This study is focused on the evaluations of the extraction yield and antioxidant activity of astaxanthin from shrimp waste by high pressure. The high pressure extraction (HPE) technology is very promising because of higher yield and antioxidant activity and would help to facilitate further utilization of shrimp waste as a source of natural antioxidants in food and pharmaceutical industries, replacing artificial chemical antioxidants.© 2016 Wiley Periodicals, Inc

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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