Alkaline conditions better extract anti-inflammatory polysaccharides from winemaking by-products
Notice bibliographique
Résumé
Winemaking generates large amounts of by-products, a well recognized source of phenolic compounds. However, less attention has been paid to the polysaccharide-rich fraction (PRF) and effects of fractionation techniques on its potential bioactivity. Therefore, PRFs from Syrah and Tempranillo winemaking by-products were extracted under aqueous (neutral pH conditions), acidic and alkaline conditions. PRFs were screened for their monosaccharide composition, uronic acid content, homogeneity and molecular weight. Anti-inflammatory activity of PRFs were evaluated on stimulated RAW 264.7 macrophages. PRF obtained in water and/or under acidic conditions showed heterogeneous profiles. As like as in the others, a heterogeneous and complex profile was detected in extracts procured under alkaline conditions. A high content of uronic acid was found in aqueous extracts, thus indicating the presence of pectin. Pectin and hemicellulose were present in PRFs procured under acidic conditions. Alkaline conditions rendered extracts containing a complex mixture of monosaccharides, mainly xylose. This latter PRF was the only one exhibiting anti-inflammatory potential (at 100 μg/mL) by reducing the release of TNF-α and activation of NF-κB in LPS-activated RAW 264.7 macrophages, with no effect on cell viability. Regardless of the grape variety, PRFs obtained under alkaline conditions were the best option to obtain bioactive polysaccharides with potential application as a source of anti-inflammatory compounds. A complex mixture of polymers may be responsible for the anti-inflammatory effects. Finally, according to results procured by NMR, it is possible to suggest that bioactive fractions are composed of a chain of α-L-Araf-(1 → 3) linked, β-D-Xylp- (1 → 4), α-D-Glcp-(1 → 4) linked, α-D-GalpA-(1 → 4), α-D-Gal-(1 → 2) forming possible RG I and RG II and xylan chains.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».