Effect of Solvent, Preheating Temperature, and Time on the Ultrasonic Extraction of Phenolic Compounds from Cold‐Pressed Hempseed Cake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of different solvents (aqueous methanol [70%, v/v], aqueous acetone [80%, v/v], and a solvent mixture [MA] of aqueous methanol [70%, v/v] and aqueous acetone [70%, v/v] in a ratio of 1:1 [v/v]), preheating temperatures (140, 160, and 180°C), and times of exposure (5, 15, and 30 min) on the ultrasonic extraction of the main phenolic compounds from hempseed cake (Cannabis sativa) was investigated. A simplified new high‐performance liquid chromatography (HPLC) method was developed to identify and quantify the main phenolics (namely, N‐trans‐caffeoyltyramine and cannabisin B) in the extracts. Two other main compounds, numbered 3 and 4, were also detected. The results showed that the nature of the extracting solvent had a significant (P < 0.05) impact on the ultrasonic extraction of phenolic compounds. The acetone extracts exhibited the highest total phenolic content (TPC), followed by MA and methanol. The preheating temperature and time of exposure enhanced the TPC for all solvents examined. The main phenolics, N‐trans‐caffeoyltyramine, cannabisin B, and compound 3, were positively affected by the temperature and time of exposure, irrespective of the solvents used. In sharp contrast, compound 4 appeared to be thermally sensitive: increasing preheating time and temperature decreased the yields of this compound. This study demonstrated that acetone was the most effective extracting solvent and that preheating enhanced the yield of the main phenolics.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».