Exploiting the bioactive properties of γ-oryzanol from bran of different exotic rice varieties
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rice industry is one of the most significant food industries since rice is a widely consumed cereal in the world. As a result of this substantial production, the rice industry has a significant amount of side streams, including bran, representing millions of tons of raw materials mainly designated to animal feed. Rice bran is a rich source of γ-oryzanol, a bioactive compound with substantial health benefits. In this perspective, different bran rice samples from distinct germplasm origins (Philippines, Italy and Portugal) were studied for their γ-oryzanol content by HPLC-PDA, cytotoxicity in four human tumour cell lines, hepatotoxicity in a normal cell line and for their antimicrobial effects on different bacterial and fungal strains. The Ballatinao sample presented the strongest activity against all the tumour cell lines, and was also the sample showing the highest amount of γ-oryzanol, suggesting its contribution to the exhibited cytotoxic properties. Regarding the antimicrobial activity, the tested samples were able to inhibit the majority of bacterial and fungal strains, with the Portuguese Ceres sample being the one presenting the highest bacterial inhibition and the Maluit and Dinorado samples, the highest fungal inhibition. Overall, the results show that rice bran extracts may be considered as potential candidates for antimicrobial agents when incorporated into food matrices.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle