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Enregistrement W295646163

Screening of Biological Activities of Ethanol Extracts from Several Varieties of Endives

2009· article· en· W295646163 sur OpenAlexaboutno aff
Kwang‐Jae Lee, Min-Hee Park, Hyun-Taek Seo, Yu-Hwa Park, Chang‐Ju Kwon, Sang-Hyun Lim, Kyung‐Hee Kim, Sin-Jae Jeon, Jae-Hee Won

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Food Preservation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and Biological Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButylated hydroxyanisoleChemistryCultivarFood scienceAntioxidantEthanolBiological activityBiochemistryBotanyBiologyIn vitro
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the biological activities of ethanol extracts obtained from five endive cultivars. Free radical-scavenging activities of extracts from Redoria, Halifax, Vintor, Kibora, and Metafora cultivars were 94.2%, 60.8%, 66.6%, 70.0% and 67.4%, respectively. The extract from Redoria showed the highest activity among all the tested samples including BHT (Butylated hydroxyanisole) and vitamine C, known as antioxidant. Endive extracts slightly (17.5 - 38.6%) inhibited -glucosidase activity. However, there is no inhibitory activity against -amylase. In terms of proteolytic activity, all endive extracts showed strong activity than pancreatin (used as a positive control), and the extract of Redoria also exhibited stronger activity than other extracts as well as free radical scavenging activity. These results indicate that endive, especially the Redoria cultivar, can be used as a natural resource for development of antioxidants or materials aiding digestion.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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