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Enregistrement W2479739082 · doi:10.1021/bk-2003-0860.ch009

Supercritical Fluid Extraction of Bioactive Components from St. John's Wort (<i>Hypericum perforatum</i> L.) and <i>Ginkgo biloba</i>

2003· book-chapter· en· W2479739082 sur OpenAlexaboutno aff
Mari Mannila, Qingyong Lang, Chien M. Wai, Yanyan Cui, C.Y.W. ANG

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGinkgo biloba and Cashew Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGinkgolidesHyperforinGinkgo bilobaSupercritical fluid extractionSupercritical fluidChemistryHypericum perforatumExtraction (chemistry)ChromatographySolventOrganic chemistryTraditional medicineBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercritical fluid extraction (SFE) offers an attractive alternative to solvent-based methods for extraction and manufacturing of herbal products. In addition to being a "green" solvent, supercritical CO2 can also be selective for extraction and separation of active ingredients from certain herbs. The main active constituents in St. John's wort are hyperforin and adhyperforin, which can be effectively extracted with neat CO2 under mild conditions (30 °C and 80 atm). Furthermore, extraction of hyperforin and adhyperforin from St. John's wort with neat CO2 is selective, resulting in a fairly enriched and stable extract of these compounds. A successful supercritical CO2 extraction of terpene trilactones (bilobalide and ginkgolides A, B and C) from Ginkgo biloba leaves can be achieved at an elevated temperature (100 °C) and high pressure (350 atm; 0.72 g/ml density) with a small amount of ethanol/acetic acid (9:1) as a modifier. SFE of bilobalide and ginkgolides under these conditions resulted in an approximately 10% higher yield compared with traditional solvent based extractions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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