The FRAP assay: Allowing students to assess the anti-oxidizing ability of green tea and more
Notice bibliographique
Résumé
Dietary sources of polyphenols receive significant public attention due to their many toted health benefits and speculated preventative medical applications. This stems from the reducing ability of polyphenolic compounds as it has been previously established that total reducing capacity can be linearly correlated to the antioxidant power of a material1. While undergraduate students are possibly aware of the potential benefits of antioxidants compounds found naturally in materials such as green teas and berries, they may not have yet considered the chemical mechanism of how these natural antioxidants function. Although the chemical mechanism by which natural materials act as antioxidants varies, many use polyphenol structures to perform these redox reactions2. Therefore, the antioxidizing power of various materials such as green tea leaves, coffee beans, and berries can be compared by quantifying the concentration of polyphenols in these materials3. Here, we have developed an experiment in which undergraduate organic chemistry students will use the “Ferric Reducing Ability of Plasma” assay (FRAP) to directly measure the reducing capacity of green tea leaves, and thus infer the antioxidant potential of natural antioxidants from dietary sources4. This experiment thus helps students gain an appreciation for the relevance and diversity of electrochemical reactions in natural materials, as well as introduces them to Green Chemistry principles. Students will use the FRAP assay to assess the viability of safe, natural, reducing agents4, which provide the potential to limit the use of more hazardous, environmentally damaging reducing agents) used in industry today
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».