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Enregistrement W2927253569 · doi:10.5539/jfr.v8n3p35

A Comparison of the Polyphenolic and Free Radical Scavenging Activity of Cold Brew versus Hot Brew Black Tea (Camellia Sinensis, Theaceae)

2019· article· en· W2927253569 sur OpenAlexvenueno aff
Chathuranga Manhari Magammana, Cheryl Rock, Long Wang, Virginia Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDPPHGallic acidFood sciencePolyphenolCatechinFlavonoidBlack teaBrewingTheaflavinAntioxidantOrganic chemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a new trend called cold brewing gained popularity in the tea and coffee beverage industry. Cold brew and hot brew black tea may have different sensory qualities and antioxidant levels because of their polyphenolic properties and brewing processes. The objectives of this study were to determine antioxidant properties and polyphenolic content of commercial brands of cold brew and hot brew black tea. The total phenolic content of the cold brew tea was determined to be 0.19 mg/mL gallic acid equivalents/100 g and hot brew tea was 0.43 mg/mL gallic acid equivalents/100 g when assayed by Folin-Ciocalteu’s reagent method. The total flavonoid content of the cold brew tea was 0.40 mg/mL catechin equivalents/100 g and hot brew was 1.01 mg/mL catechin equivalents/100 g. Moreover, antioxidant capacity of cold brew and hot brew black tea was analyzed where their ability to scavenge DPPH radicals was 86.3% and 88.1% respectively. There was a significant difference in total phenolic content between hot brew and cold brew (p = 0.004). Similarly, there was a significant difference in total flavonoid between cold brew and hot brew (p = 0.004). Additionally, there was a significant difference in DPPH scavenging activity between cold brew and hot brew (p = 0.016). Overall, it can be concluded that although cold brew tea contained a lower amount of phenolics and flavonoids as compared to hot brew tea, they both were able to scavenge DPPH radicals in nearly same capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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