Insight into the Deep Eutectic Solvent Extraction Mechanism of Flavonoids from Natural Plant
Notice bibliographique
Résumé
Deep eutectic solvents (DESs) are a new class of green solvents with potential applications for the extraction of target compounds from both liquid and solid samples. However, current research in the field has focused on demonstrating the advantages in extraction efficiency in terms of more extracted material and shortened time, while the mechanism of the increased efficiency has not been systematically studied. Herein, we explored the solvent and solute interaction mechanisms with the use of three extraction methods (heating, microwave-assisted, and mechanochemical extraction) and different types of DESs. Choline chloride (ChCl) was used as the hydrogen-bond acceptor, while hydrogen-bond donors used are malonic acid, methylurea, and glycerin. Flavonoids from Flos Sophorae were extracted. 1H nuclear magnetic resonance (NMR) spectrometry, ultraviolet–visible (UV–vis) spectrometry, scanning electron microscopy (SEM), and ultrahigh-performance liquid chromatography (UPLC) analyses were performed to investigate the interactions between the flavonoids and the plant cell walls with DESs, and chemical reactions between the DESs and flavonoids. We also systematically evaluated the influence of several key factors on the extraction efficiency, which was consistent with the experimental results. The influence of DES in the sample on qualitative and quantitative UPLC analyses was systematically studied, and conditions were optimized. This study should provide insights into the interactions of specific DESs with various target compounds and help design more efficient extraction methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».