Optimization of artemisinin extraction from <i>Artemisia annua</i> L. with supercritical carbon dioxide + ethanol using response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Malaria is a high priority life‐threatening public health concern in developing countries, and therefore there is a growing interest to obtain artemisinin for the production of artemisinin‐based combination therapy products. In this study, artemisinin was extracted from the Artemisia annua L. plant using supercritical carbon dioxide (SC‐CO2) modified with ethanol. Response surface methodology based on central composite rotatable design was employed to investigate and optimize the extraction conditions of pressure (9.9–30 MPa), temperature (33–67°C), and co‐solvent (ethanol, 0–12.6 wt.%). Optimum SC‐CO2 extraction conditions were found to be 30 MPa and 33°C without ethanol. Under optimized conditions, the predicted artemisinin yield was 1.09% whereas the experimental value was 0.71 ± 0.07%. Soxhlet extraction with hexane resulted in higher artemisinin yields and there was no significant difference in the purity of the extracts obtained with SC‐CO2 and Soxhlet extractions. Results indicated that SC‐CO2 and SC‐CO2+ethanol extraction is a promising alternative for the extraction of artemisinin to eliminate the use of organic solvents, such as hexane, and produce extracts that can be used for the production of antimalarial products.
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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) | 0,000 | 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 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 ».