Systematic evaluation of the Folin–Ciocalteu and Fast Blue BB reactions during the analysis of total phenolics in legumes, nuts and plant seeds
Notice bibliographique
Résumé
Folin-Ciocalteu and the more recent Fast Blue BB (FBBB) reactions are used for the quantification of total phenolics in food matrices. Despite its known interferences, Folin-Ciocalteu is still widely employed, considering Solid Phase Extraction (SPE) as clean-up step only in a few cases. Meanwhile, FBBB has shown no interferences for the determination of total phenolics in fruits and cereals, although its utilization in other popular matrices containing potential interferences, such as legumes, remains unexplored. In this study, the total phenolic content of 24 flours from legumes, cereals, fruits, nuts and plant seeds was evaluated by Folin-Ciocalteu and FBBB, with and without SPE. Folin-Ciocalteu showed interferences for 75% of the flours (attributed to reducing sugars and enediols), whereas FBBB only for legumes and nuts (attributed to the presence of tyrosine), both methods in those matrices requiring SPE. Although both SPE-FBBB and SPE-Folin-Ciocalteu presented excellent reproducibility, SPE-FBBB displayed 1.5 times higher sensitivity.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».