Effective Utilization of Citrus unshiu Plant Waste Extracts with Lipase Inhibitory Activities
Notice bibliographique
Résumé
During the course of Citrus unshiu fruit cultivation, large amounts of plant material including pruned leaves, thinned-out flowers and unripe fruit are obtained; these materials are generally considered unusable and discarded as plant wastes. We have previously attempted to establish an effective use of such plant wastes as beneficial natural resources and found that a methanolic extract of pruned Citrus leaves (CUL-ext) exhibited inhibitory activity against porcine pancreatic lipase. In this study, we sought to identify further the effective uses of C. unshiu plant wastes by determining the lipase inhibitory activity of methanolic extracts of thinning out flowers (CUF-ext) and unripe fruit (CUUF-ext). We accordingly found that the inhibitory activity of CUF-ext was superior to that of CUUF-ext and comparable to that previously observed using CUL-ext. Fractionation of CUF-ext and CUUF-ext, followed by chromatographic analyses, revealed that the pancreatic lipase inhibitory activities of these extracts could be attributed, at least in part, to the flavonoids hesperidin, nobiletin, narirutin and rutin. On the basis of present findings, we propose that, in addition to pruned Citrus leaves, the thinned-out flowers and unripe fruit of C. unshiu are natural resources which are suitable for preparing constituents with lipase inhibitory activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».