Selection of Natural Extracts for their Antioxidant Capacity by Using a Combination of <i>In Vitro</i> Assays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous different in vitro assays, labeled as “antioxidant assays,” are used intensively to predict the antioxidant capacity of phenolic compounds. Most of these methods give valuable information in terms of chemical reactivities but also present some weaknesses. It may be difficult to use them to predict antioxidant capacity in real conditions. Indeed, lipid oxidation is a complex reaction, with numerous paths and components, and antioxidant action can occur via a multitude of mechanisms, especially when different phases coexist in the lipid‐based formulation. Yet, correctly combining selected in vitro methods to extract complementary information with respect to antioxidant behaviors would be much better and will help reducing the gap between prediction and efficacy in the finished product. Thus, we hereby propose a methodology to evaluate the antioxidant properties of 12 selected natural polyphenolic extracts based on the appropriate combination of in vitro assays. The scores obtained with the DPPH test, the measure of the chelation capacity, the evaluation of antioxidants efficiency in emulsions (CAT and VESICAT assays), or in bulk oils were submitted to a statistical treatment. This analysis allowed a ranking on their global antioxidant capacities and the creation of clusters depending on their mechanisms of action and the type of media where the tests were performed.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».