Hot Acid Extraction, Characterisation and Scavenging Activity of Pectin from Hylocereus polyrhizus
Notice bibliographique
Résumé
Gelatin is extensively added to the food products for quality improvements of food entities. The role of gelatin as food thickener, texturizer, stabilizer, ingredient and as an animal based source has restricted its liberal use. However, the usage of this animal-based food quality improver has become less popular due to religious constraints and health restrictions. In fact, it is now direly needed to replace animal-based gelatin by plant-based. Pectin, the basic building material of cell walls in the terrestrial plant has great potential to be gelatin replacer as it can work as a gelling agent, thickener and also a stabilizer. Dragon fruit contains pectin which has high-value functional food as well as healthenhancing properties to substitute gelatin’s function in foods production. The current study aims to extract pectin from dragon fruit peels by using hot acid extraction. The optimum conditions for extraction were found to be at 75ºC and pH 3.5 based on the highest percentage of pectin yield (33%). The FTIR result proved that dragon fruit peel contained pectin, which can be used as gelatin replacer are free from any religious and health-wise prohibitions. Pectin extracted was characterized in terms of moisture (14.03 ± 1.925) and ash content (8.73 ± 1.218). The extracted pectin of dragon fruit peel acts as the best gelatin replacer compared to commercial pectin and gelatins from the market. The prepared fruit peels also exhibit high DPPH scavenging activity (57.94%) with methanol extract (2mg/ml).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».