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Enregistrement W2986565871 · doi:10.3390/antiox8110527

Enhancement of Minor Ginsenosides Contents and Antioxidant Capacity of American and Canadian Ginsengs (Panax quinquefolius) by Puffing

2019· article· en· W2986565871 sur OpenAlexaboutno aff
Min‐Soo Kim, Sung-Joon Jeon, So Jung Youn, Hyungjae Lee, Young‐Joon Park, Dae‐Ok Kim, Byung‐Yong Kim, Wooki Kim, Moo‐Yeol Baik

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRural Development Administration
Mots-clésChemistryDPPHABTSFood scienceChromatographySaponinAntioxidantFlavonoidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of puffing on ginsenosides content and antioxidant activities of American and Canadian ginsengs, Panax quinquefolius, were investigated. American and Canadian ginsengs puffed at different pressures were extracted using 70% ethanol. Puffing formed a porous structure, inducing the efficient elution of internal compounds that resulted in significant increases in extraction yields and crude saponin content. The content of minor ginsenosides (Rg2, Rg3, compound K) increased with increasing puffing pressure, whereas that of major ginsenosides (Rg1, Re, Rf, Rb1, Rc, Rd) decreased, possibly due to their deglycosylation and pyrolysis. Furthermore, 2,2′-azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) (ABTS) radical scavenging activity, total phenolic content, total flavonoid content, amount of Maillard reaction products, and acidic polysaccharides content increased with increasing puffing pressure, but 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity did not. There was no substantial difference in the results between puffed American and Canadian ginsengs. Consequently, these results suggest that puffing can be a promising novel technology for processing P. quinquefolius to achieve higher levels of minor ginsenosides and obtain value-added products.

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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,979

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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