Development of functional beverages from blends of <i>Hibiscus sabdariffa</i> extract and selected fruit juices for optimal antioxidant properties
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The demand for functional foods and drinks with health benefit is on the increase. The synergistic effect from mixing two or more of such drinks cannot be overemphasized. This study was carried out to formulate and investigate the effects of blends of two or more of pineapple, orange juices, carrot, and Hibiscus sabdariffa extracts (HSE) on the antioxidant properties of the juice formulations in order to obtain a combination with optimal antioxidant properties. Experimental design was carried out using optimal mixture model of response surface methodology which generated twenty experimental runs with antioxidant properties as the responses. The DPPH (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl) and ABTS [2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid)] radical scavenging abilities, ferric reducing antioxidant potential (FRAP), vitamin C, total phenolics, and total carotenoids contents of the formulations were evaluated as a test of antioxidant property. In all the mixtures, formulations having HSE as part of the mixture showed the highest antioxidant potential. The statistical analyzes, however, showed that the formulations containing pineapple, carrot, orange, and HSE of 40.00, 16.49, 17.20, and 26.30%, respectively, produced optimum antioxidant potential and was shown to be acceptable to a research laboratory guidance panel, thus making them viable ingredients for the production of functional beverages possessing important antioxidant properties with potential health benefits.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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