Phenolics from canola crude extracts protect cells from oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
Background: By-products of canola oil production are currently discarded or low value commodities.This study investigates if these by-products are a significant source of extractable dietary phenols which could exhibit cellular antioxidants activity.Methods: Endogenous phenolic compounds obtained from canola oil deodistillates and canola meal using different extraction techniques were identified and examined for their in vitro antioxidant activities in "test tube" and cellular assays.Results: Sinapine was the predominant phenolic in the canola meal crude extract, while canolol was the only significant phenol in the accelerated solvent extract of canola meal.The deodistillate did not have canolol or sinapine present, but contained high molecular weight phenols of unknown identity.The "test tube" antioxidant assays indicated that canola meal crude extract and sinapic acid both exhibited stronger antioxidant potentials compared to the other extracts.A dose dependent cyto-protection effect was observed under oxidative challenge by H 2 O 2 , when cells were incubated with the canola meal accelerated solvent extract, deodistillate extract and sinapic acid.Conclusions: This study demonstrates that canola by-products can be the sources of health promoting phenols, for possible formulation into value added nutraceuticals.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».