MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750855303 · doi:10.1021/acs.jafc.7b03129

Lipophilization of Resveratrol and Effects on Antioxidant Activities

2017· article· en· W2750855303 sur OpenAlexafffund
Won Young Oh, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésResveratrolAntioxidantChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resveratrol (R), a polyphenol, was structurally modified via esterification with selected fatty acids to expand its potential application in lipophilic foods, drugs, and cosmetics. The esterification was carried out using 12 different fatty acids with varying chain lengths and degrees of unsaturation (C3:0-C22:6). Two monoesters, two diesters, and one triester were identified by high-performance liquid chromatography-mass spectrometry, and the monoesters (R-3-O-monodocosahexaenoate and R-4'-O-monodocosahexaenoate) were structurally confirmed by nuclear magnetic resonance. The lipophilicity of resveratrol and its alkyl esters was calculated using ALOGPS 2.1. Resveratrol exhibited greater antioxidant activity in both 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) radical and 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) radical cation scavenging assays. Resveratrol esters with long-chain fatty acids (C18:0 and C18:1) showed higher antioxidant activity in the DPPH radical scavenging assay, whereas short-chain fatty acid (C3:0, C4:0, and C6:0) showed higher antioxidant activity in the ABTS radical cation scavenging assay. The results may imply that resveratrol derivatives could be used in lipophilic media as health beneficial antioxidants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations83
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetSirtuins and Resveratrol in MedicineTravaux en français237 207