Extraction Optimization, Structural Characterization, and Anticoagulant Activity of Acidic Polysaccharides from Auricularia auricula-judae
Notice bibliographique
Résumé
polysaccharides (AAP) as natural anticoagulants for application in the functional food industry, ultrasound assisted extraction (UAE) was optimized for the extraction of AAP by using a response surface methodology (RSM). The maximum extraction yield of crude AAP (14.74 mg/g) was obtained at the optimized extraction parameters as follows: Extraction temperature (74 °C), extraction time (27 min), the ratio of liquid to raw material (103 mL/g), and ultrasound power (198 W). Furthermore, the acidic AAP (aAAP) was precipitated with cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) from crude AAP (cAAP). aAAP was further purified using ion exchange chromatography with a DEAE Purose 6 Fast Flow column to obtain aAAP-1. Additionally, according to the HPLC analysis, the aAAP-1 was mainly composed of mannose, glucuronic acid, glucose, galactose, and xylose, with a molar ratio of 80.63:9.88:2.25:1:31.13. Moreover, the results of the activated partial thromboplastin time (APTT), prothrombin time (PT), and thrombin time (TT) indicated aAAP-1 had anticoagulant activity, which was a synergic anticoagulant activity by the endogenous and exogenous pathway.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».