Antioxidant Activity of the Lignins Derived from Fluidized-Bed Fast Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
A challenge in recent years has been the rational use of forest and agriculture residues for the production of bio-fuel, biochemical, and other bioproducts. In this study, potentially useful compounds from pyrolytic lignins were identified by HPLC-MS/MS and untargeted metabolomics. The metabolites identified were 2-(4-allyl-2-methoxyphenoxy)-1-(4-hydroxy-3-methoxyphenyl)-1-propanol, benzyl benzoate, fisetinidol, phenyllactic acid, 2-phenylpropionic acid, 6,3′-dimethoxyflavone, and vanillin. The 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical scavenging activity (DPPH), trolox equivalent antioxidant capacity (TEAC), and total phenolics content (TPC) per gram of pyrolytic lignin ranged from 14 to 503 mg ascorbic acid equivalents, 35 to 277 mg trolox equivalents, and 0.42 to 50 mg gallic acid equivalents, respectively. A very significant correlation was observed between the DPPH and TPC (r = 0.8663, p ≤ 0.0001), TEAC and TPC (r = 0.8044, p ≤ 0.0001), and DPPH and TEAC (r = 0.8851, p ≤ 0.0001). The polyphenolic compounds in the pyrolytic lignins which are responsible for radical scavenging activity and antioxidant properties can be readily profiled with HPLC-MS/MS combined with untargeted metabolomics. The results also suggest that DPPH, TEAC, and TPC assays are suitable methods for the measurement of antioxidant activity in a variety of pyrolytic lignins. These data show that the pyrolytic lignins can be considered as promising sources of natural antioxidants and value-added chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».