Effect of heat and pectinase maceration on phenolic compounds and physicochemical quality of Strychnos cocculoides juice
Notice bibliographique
Résumé
Strychnos cocculoides fruit is an important food source for rural populations in Zimbabwe in times of scarcity. Its thick pulp tightly adheres to its seeds, causing pulp extraction constraints and waste during processing, leading to underutilisation. Therefore, pectinase maceration combined with heat treatments was studied to improve juice yield and juice quality. Metabolite profiling according to the heat map, FancyTile chromatic scale approach and phenolic compound content were used to compare the identified compounds. Prior to treatments, 16 known phenolic compounds, predominantly belonging to the phenolic acids, flavonoids and iridoid glucoside classes, were tentatively characterized for the first time in S. cocculoides using High Resolution Mass Spectrometry and LC/MS/MS. Overall, results showed that enzymatic treatments increased pulp yield (by 26%), physicochemical quality (38% increase in juice clarity), content of phenolic compounds (predominantly kaempferol, quercetin, caffeic acid, protocatechuic acid, iridoids) and antioxidant activity.The improved extraction of S. cocculoides pulp increases juice yield as well as juice quality by supplying larger amounts of phenolic compounds that have potential health benefits and act as dietary sources of antioxidants for the prevention of diseases caused by oxidative stress.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».