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Enregistrement W3006891992 · doi:10.3390/antiox9030190

Comparative Study on Phytochemical Profiles and Antioxidant Capacities of Chestnuts Produced in Different Geographic Area in China

2020· article· en· W3006891992 sur OpenAlexaff
Ziyun Xu, Maninder Meenu, Pengyu Chen, Baojun Xu

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNuts composition and effects
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBeijing Normal UniversityHong Kong Baptist University
Mots-clésDPPHABTSGallic acidChemistryFood sciencePhytochemicalTanninCondensed tanninAntioxidantPolyphenolPhenolsProanthocyanidinBotanyOrganic chemistryBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to systematically assess the phenolic profiles and antioxidant capacities of 21 chestnut samples collected from six geographical areas of China. All these samples exhibit significant differences (p < 0.05) in total phenolic contents (TPC), total flavonoids content (TFC), condensed tannin content (CTC) and antioxidant capacities assessed by DPPH free radical scavenging capacity (DPPH), ABTS free radical scavenging capacities (ABTS), ferric reducing antioxidant power (FRAP), and 14 free phenolic acids. Chestnuts collected from Fuzhou, Jiangxi (East China) exhibited the maximum values for TPC (2.35 mg GAE/g), CTC (13.52 mg CAE/g), DPPH (16.74 μmol TE/g), ABTS (24.83 μmol TE/g), FRAP assays (3.20 mmol FE/100 g), and total free phenolic acids (314.87 µg/g). Vanillin and gallic acids were found to be the most abundant free phenolic compounds among other 14 phenolic compounds detected by HPLC. Overall, the samples from South China revealed maximum mean values for TPC, CTC, DPPH, and ABTS assays. Among the three chestnut varieties, Banli presented prominent mean values for all the assays. These finding will be beneficial for production of novel functional food and developing high-quality chestnut varieties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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