Optimization of Ultrasound-Assisted Extraction of Functional Food Fiber from Canadian Horseweed (<i>Erigeron canadensis</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Much attention has been recently paid to the design of sustainable processes for the production of functional food additives based on renewable resources. Thus, methods for incorporation of green techniques in treatment of undeveloped biomass, resulting in value-added bioproducts, are in great demand. We focus here on the biological activity and chemical properties of Erigeron canadensis (horseweed) functional food fiber, which can be strongly affected by the extraction procedure employed. In the present contribution, we report on an attempt to introduce a sustainable and energy-efficient ultrasound-assisted extraction process, followed by a multistep purification procedure, resulting in a macromolecular plant-derived anticoagulant agent. The most efficient ultrasound-assisted process was determined by optimization through the response surface methodology I-optimal design (24). A comparison with the conventional procedure for retrieval of horseweed biomacromolecules revealed that the optimized ultrasound-assisted extraction was more sustainable, with the cumulative energy demand being 38% lower (12.2 MJ), 6.6 times reduced water consumption (3.5 L), and 1.2 times shorter (41 h) total processing time. Moreover, the optimal ultrasound-assisted extraction process-purified food fiber turned out to be a better anticoagulant agent by 57%, compared to a conventional product, and was a more selective indirect inhibitor of the human Xa coagulation factor.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».