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Enregistrement W2313745602 · doi:10.1021/jf5001277

Development of an Improved Reverse-Phase High-Performance Liquid Chromatography Method for the Simultaneous Analyses of <i>trans</i>-/<i>cis</i>-Resveratrol, Quercetin, and Emodin in Commercial Resveratrol Supplements

2014· article· en· W2313745602 sur OpenAlexafffund
Jaclyn M. Omar, Haifeng Yang, Suzhen Li, Ronald R. Marquardt, Peter J.H. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésResveratrolEmodinFormic acidChromatographyQuercetinChemistryPolyphenolHigh-performance liquid chromatographyGallic acidReversed-phase chromatographyMethanolOrganic chemistryBiochemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the study were to develop a reverse-phase high-performance liquid chromatography method for the simultaneous analyses of trans-/cis-resveratrol, emodin, and quercetin and to determine the concentrations of these polyphenols in 28 resveratrol supplements. Samples were separated within 15 min in a C18 reversed-phase column using mobile phases containing 0.1% formic acid and methanol/0.1% formic acid. The calibration graphs for all four compounds were linear from 0.1 to 410 μg/mL (r2=0.99). The concentration of resveratrol as stated on the labels was often different from the analytical results, with 21 and 11% of the total supplements having low or high values, respectively. Many of the supplements also contained variable but generally low levels of emodin, a compound known to cause diarrhea. The proposed method is a rapid, sensitive, accurate, and cost-effective procedure that can be used for the simultaneous quantification of four polyphenols in resveratrol supplements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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