Optimization of subcritical water extraction of phenolic compounds from Ziziphus jujuba using response surface methodology: evaluation of thermal stability and antioxidant activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The jujube is mainly grown in the subtropical and tropical regions of Asia. Due to owning bioactive compounds such as polyphenols, it was considered as medicinal and nutritional plant in traditional medicine. This study aimed to extract phenolic compounds from Ziziphus jujuba using subcritical water (SCW) process. The possible combinations of temperature, time, and fruit-to-solvent ratio were investigated using response surface methodology. Results The total phenolic compounds (TPC) and radical scavenging capacity (RSC) of 975.94 mg/g and 53.98%, respectively, were recovered at optimum extraction conditions (170 °C, 74.49 min, and fruit-to-solvent ratio of 1:5.29). The extract obtained in SCW optimum conditions was put under thermal treatments including low temperature long time, high temperature short time, cooking, baking, and sterilization. The results showed after baking, the amount of TPC, RSC, and absorbance at 420 nm increased. The quantity of gallic acid, chlorogenic acid, p-coumaric acid, ferulic acid, and rutin increased significantly. The efficiency of SCW extract in retarding lipid oxidation in bulk oil and O/W emulsion model was investigated at 50 °C for 10 days. After 10 days, the peroxide value of bulk oil (1.1 meq O2/kg) containing SCW extract was lower than O/W emulsion model (2.2 meq O2/kg). Conclusion The subcritical extracted phenolic compounds seem to have good antioxidant activity as well as thermal stability for using in food or drug industries.
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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 | 0,000 |
| 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 ».