Profiles of free and bound phenolics extracted from Citrus fruits and their roles in biological systems: content, and antioxidant, anti-diabetic and anti-hypertensive properties
Notice bibliographique
Résumé
This study of selected plants of the Rutaceae family was carried out to investigate their phenolic content, antioxidant activity, and the in vitro inhibitory potential of extracted phenolics towards enzymes relevant for hyperglycemia and hypertension. The phenolic content, antioxidant activity and phenolic extract-mediated inhibitory activities for α-glucosidase and α-amylase were evaluated by spectrophotometry. The content of individual phenolics and the angiotensin I-converting enzyme (ACE) inhibitory activity of the phenolic extracts were evaluated by LC/MS-MS and RP-HPLC methods, respectively. A higher percentage of free phenolic content was seen for all the selected plants of the Rutaceae family (85.43-92.82% of the total phenolic content) than of the bound form (7.18-14.57% of total phenolic content). The major predominant bound phenolic in lemon and red blood orange was hesperidin. The major predominant bound phenolic in pummelo, shamouti and clementine was ferulic acid. The highest ACE and α-glucosidase inhibitory activity of the extracted phenolics from lemon was associated with free phenolic extracts obtained at 30 °C with values of 100% inhibition. Red blood orange free phenolic extract (30 °C) elicited the highest α-amylase inhibition activity (32.3%). In contrast, extracted bound phenolics after acid and base hydrolysis from all selected plants from the Citrus species were shown to induce activation of the ACE and α-amylase enzymes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».