Enhancing the antimicrobial and antifungal activities of a coloring extract agent rich in betacyanins obtained from <i>Gomphrena globosa</i> L. flowers
Notice bibliographique
Résumé
Although less explored than beetroot (Beta vulgaris L.), the flowers of Gomphrena globosa L. are a very suitable source of betacyanins with strong pigmentation features, together with many other desirable bioactive properties. Thus, the aim of this study was to enhance the antimicrobial and antifungal activities of a pigmented extract obtained from G. globosa flowers by ultrasound assisted extraction (UAE). The procedure was supported with the application of the response surface methodology, a robust optimization technique that allows to study jointly the effects of several variables and responses. To enhance the antimicrobial (Bacillus cereus, Listeria monocytogenes, Escherichia coli and Salmonella typhimurium) and antifungal (Aspergillus flavus, Aspergillus niger, Penicillium ochrochloron and Penicillium verrucosum) activities, the responses were evaluated in terms of the concentrations needed to obtain minimum inhibitory (MIC), minimum bactericidal (MBC) and minimum fungicidal (MFC) concentrations. It was found that the optimal UAE conditions were 10.8 min, 410.5 W, 57.8% of ethanol, and 5 g L-1 of the solid-liquid ratio providing the following response values: (1) from the studied species of bacteria, the MIC ranged from ∼0.15 to 0.35 g L-1 and the MBC ranges were ∼0.30 to 0.65 g L-1; and (2) from the studied fungus species, the MIC ranged from ∼0.20 to 0.30 g L-1 and the MFC ranges were ∼0.40 to 0.65 g L-1. The antibacterial activity dose levels were lower than the antifungal ones. In conclusion, the results obtained in this study highlight extracts from G. globosa flowers as natural sources of betacyanins with application as food colorants with important antimicrobial and antifungal activities.
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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 ».