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Enregistrement W2901091428 · doi:10.5539/ijc.v10n4p28

A Comparative HPLC Analysis of Myricetin, Quercetin and Kaempferol Flavonoids Isolated From Gambian and Indian Moringa oleifera Leaves

2018· article· en· W2901091428 sur OpenAlexvenueno aff
Leroy Shervington, Bianca Szeaar Li, Amal Shervington, Nsima Alpan, Ronak Patel, Usamah Muttakin, Ebrahim Mulla

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Central Lancashire
Mots-clésMyricetinKaempferolFlavonolsChemistryQuercetinMoringaHigh-performance liquid chromatographyTraditional medicinePolyphenolChromatographyFlavonoidBotanyFood scienceAntioxidantBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moringa oleifera has been used for centuries as a traditional medicine in a number of sub-tropical countries. Recent studies have found it to be rich in flavonoids that exhibit antioxidant activity both in vitro and in vivo. In this study slightly modified conditions were examined in order to maximise the yield of these compounds in particular; Myricetin, Quercetin and Kaempferol. Quantitative analysis of these flavonoids were established using reverse phase ion-pairing High Performance Liquid Chromatography (HPLC) at a wavelength of 370 nm. The method development was carried out following the International Conference for Harmonization guidelines. It was found that refluxing with 0.10 M hydrochloric acid for 24 hour provided high yields of the flavonols (myricetin 292 mg/kg, quercetin 1099 mg/kg and kaempferol 133 mg/kg). There was a significant difference in the yield of these flavonols originating from the different geographical locations, with Community Forest Management Farm (CFM Farm) yielding the highest quantity of the flavonols under the conditions applied.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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