Characterization of Bioactive Compounds in Northern Amazon Fruits
Notice bibliographique
Résumé
Fruits and vegetables are highly appreciated because they are constituted by active phytochemicals with functional properties for the organism acting with modulating pharmacological effect. Given the pharmacological properties of this type of food, in this work were studied the concentrations of vitamin C, total carotenoids and reducing and non-reducing sugars of nine fruits developed in the northern Amazon region: Abiu, Acerola, Araçá, Bacuparí, Biribá, Camu-camu, Fruta-do-conde, Graviola and Tapereba. The concentration of vitamin C, the highest concentration in the shell of Camu-camu 2521.51 mg 100 g-1 and for acerola with 1731.4 mg 100 g-1 stand out. The highest concentrations of total carotenoids were also found for the Camu-camu, with concentrations of 0.67 mg 100 g-1 the shell of Camu-camu and 0.57 mg 100 g-1 for the pulp. The concentrations of sugars are higher for the pulps, with the highest concentrations for the pulp of the Fruta-do-conde with 16.31 g 100 g-1 followed by the pulp of the Graviola, both of the Annonaceae family with a concentration of 15.61 g 100 g-1. The different bioactive molecules were correlated for the different parts of the fruit, by means of multivariate analysis techniques (PCA and HCA), where 90.1% of the cases were explained for the pulps, 65.4% for the shell of the fruits and finally the 88.5% of the cases for the seeds. Given the results obtained in this work, these fruits can be used for the preparation of foods with functional interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».