Application of accelerated solvent extraction coupled with online two‐dimensional countercurrent chromatography for continuous extraction and separation of bioactive compounds from <i>Citrus limon</i> peel
Notice bibliographique
Résumé
Drug discovery from complex mixtures, like Chinese herbs, is challenging and extensive false positives make it difficult to obtain compounds with anti-Alzheimer's activity. In this study, a continuous method comprised of accelerated solvent extraction coupled with online two-dimensional countercurrent chromatography was developed for the efficient, scaled-up extraction and separation of six bioactive compounds from Citrus limon peels: neoeriocitrin, isonaringin, naringin, hesperidin, neohesperidin, and limonin. These active compounds were isolated and purified from the raw plant materials by two-dimensional countercurrent chromatography separation via two sets of an n-hexane/n-butanol/methanol/water solvent system: 0.23:1.00:0.25:1.13 and 0.47:1.00:0.38:1.46, v/v/v/v. The compounds were collected in yields of 0.22, 0.25, 0.10, 0.31, 0.29, and 0.28 mg/g, respectively, with purities of 95.79, 96.47, 97.69, 97.22, 98.11, and 98.82%, respectively. Subsequently, a simple and efficient in vitro method was developed for rapidly evaluating the acetylcholinesterase inhibitory activities of six bioactive components. Furthermore, the PC12 cell model and the in vitro metabolism of cytochromes P450 were employed to verify the monomers obtained from the continuous method. The results demonstrated that these six bioactive extracts from the C. limon peels were strong acetylcholinesterase inhibitors.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».