Polyphenols from grape and apple skin: A study on non-conventional extractions and biological activity on endothelial cell cultures
Notice bibliographique
Résumé
Grape and apple skins and seeds are rich in natural antioxidant compounds known as polyphenols. Polyphenols exhibit a wide range of beneficial biological properties acting as antioxidants and antiinflammatory that can be exploited for vascular diseases. The polyphenol content in grapes and apples depends on cultivar and growing conditions. For this study, four different cultivars of apples (Golden Delicious, Jonagold, Renetta Canada and Raventze) and three of grapes (Fumin, Premetta and Petit Rouge), typical of Aosta Valley (Italy), were harvested at commercial maturity. Skins were collected and dried. Powdered samples were extracted with methanol using microwave assisted extraction (MAE, 110 °C, 60 min) and high pressure and temperature extraction (HPTE, 150 °C, 150 min). The non-conventional methodologies were compared with the classic solid-liquid extraction (25 °C, 19 h). The extracts were characterized in terms of total polyphenols (TP) content and their antiradical power. HPLC analysis was also performed to quantify main single phenolic compounds. For grape and apple skins, the higher TP yields were obtained by HPTE using Jonagold and Premetta cultivars, respectively. In general, extraction yields of HPTE have reached values higher than 30 and 10 mg of Gallic Acid Equivalent per g of Dry Material for grape and apple skins, respectively. Moreover, the biological vaso-protective activity of apple extracts was investigated by evaluating the expression of endothelial activation markers in an in vitro model of endothelial dysfunction induced by the pro-inflammatory cytokine TNFα.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».