MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2331661929 · doi:10.5740/jaoacint.12-452

A Novel Standardized Oxygen Radical Absorbance Assay for Evaluating Antioxidant Natural Products

2013· article· en· W2331661929 sur OpenAlexafffund
Odilia Nwadiche Osakwe, Andre Siegel

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOxygen radical absorbance capacityAbsorbanceChemistryAntioxidantOxygenChromatographyEnvironmental chemistryOrganic chemistryAntioxidant capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional and quantitative evaluation of analytes in crude extracts or semipure mixtures has been considered challenging due to variation in generated results. Some of the drawbacks have been linked to the texture, form, and content of the samples. The crude extracts contain multiple components and, in oxygen radical absorbance capacity (ORAC) assays, have exhibited complex reaction kinetics due to interference or matrix effect. The conventional ORAC assay utilized a single dilution factor that brought about a wide CV difference (60-110%) in antioxidant activity for each extract compared to other dilution factors applied. Due to precision errors introduced from these extremely high CV% differences, determination of antioxidant capacity based on a single dilution may introduce discrepant results. A novel standardized ORAC (SORAC) assay for the determination of antioxidant capacity of dietary plant extracts is described in this study. Using the SORAC assay, positive linear correlations (R2 = 0.95-0.99) were obtained for the sample extracts tested when a multiple dilution strategy was applied. Thus, on the strength of our observations, SORAC has been proposed as an effective tool for assessing antioxidant analytes in a biological matrix. This technique could also be modified for use in other bioanalytical platforms concerned with the analyte matrix effect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of AOAC InternationalMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207