Profiling the phenolic acids, flavonoids and tannins in skunk currants (Ribes glandulosum) of Northern Québec, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skunk currant is widely dispersed across North America and a feature of some traditional North American indigenous diets. Whereas many wild and cultivated berries have attracting interest related to their antioxidant phenolic metabolites and putative health benefits in humans, very few data are available concerning skunk currant phytochemistry. OBJECTIVE: Provide the first metabolic profile of skunk currant fruits with a focus on phenolic and polyphenolic compounds, owing to their emerging implications in human health. METHODS: Skunk currants were harvested in Nunavik, Québec. Flavonols, flavan-3-ols, and phenolic acids were characterized using a targeted approach with reverse-phase ultra-high pressure liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry. Ellagitannins and anthocyanins were measured using reverse-phase HPLC following acid hydrolysis and employing diode array detection. Proanthocyanidins and sugars were detected with normal-phase HPLC. RESULTS: A total of 11 phenolic acids and 11 flavonoids, including three cyanidins and three quercetin glycosides were identified. Both condensed (proanthocyanidins) and hydrolysable (ellagitannins) tannins were also detected at 162 mg and 75 mg per 100 g extract, respectively. The cumulative amount of detected phenolic and polyphenolic metabolites totaled 622.6 mg/100 g extract (63.4 mg/100 g berry FW). CONCLUSIONS: Skunk currant is a source of many bioactive phenolic and polyphenolic compounds. Appearing richer in phenolics than some cultivated varieties, the wild northern varieties of North America warrant additional study.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle