Bioextracting Polyphenols from the Brown Seaweed <i>Ascophyllum nodosum</i> from Québec's North Shore Coastline
Notice bibliographique
Résumé
Developing innovative industries in rural communities requires researching valuable finished products using local natural resources and feasible equipment and technology. Resources like seaweed are popular in today's global cosmetic ingredient and biotechnology market and are commonly found growing in remote communities, making it an ideal opportunity for rural economic development. This study focuses on the antioxidant-rich polyphenol compounds found in the seaweed species Ascophyllum nodosum, local to Québec's North Shore coastline. Different processing technologies were compared to optimize polyphenol yields, including different preservation methods as well as bioextraction techniques that are applicable and accessible to remote regions. Analyses of extracts were performed using different colorimetric assays to measure total polyphenols and phlorotannins, as well as to estimate antioxidant activity. Results from the study found that the samples immediately frozen displayed higher polyphenol concentration and the highest antioxidant activity. Analysis also showed that a microwave-assisted extraction method improved polyphenol yield efficiency for water extractions. However, the conventional solvent extraction method using 75% (v/v aq.) 1,3-propanediol solvent resulted in the highest phenolic content, totalling 9.8% (w/w) of its dry weight, and the optimal antioxidant activity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».