Enrichment of flaxseed (Linum usitatissimum) oil with carotenoids of sea buckthorn pomace via ultrasound-assisted extraction technique
Notice bibliographique
Résumé
Currently, flaxseed oil is used as an important functional food constituent owing to its large content of omega-3 fatty acids. However, flaxseed oil does not contain carotenoids that could enhance the oxidative stability of the oil. In this study, carotenoids extracted from sea buckthorn pomace were used to enrich cold-pressed flaxseed oil via an ultrasound-assisted extraction technique (UAE). The process parameters were optimized through Box-Behnken design to maximize the carotenoid content in the flaxseed oil. The results obtained by statistical analysis indicated that the yield of 14.02 mg/L of carotenoid content was found in the enriched flaxseed oil at 75.6 min, feed to oil ratio of 19.9 (wt. basis), and amplitude 80.81%. Further, UAE at optimum process parameters was compared with the conventional extraction (CE) method, and it was found that UAE had ~ 49 wt% of higher carotenoid content relative to CE. The physicochemical properties of the enriched flaxseed oil were determined to evaluate the effects of carotenoid enrichment in the flaxseed oil. Based on the outcomes of the present investigation, enriched flaxseed oil could be the potential source for the pharmaceuticals and nutraceuticals industry.
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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 | 0,000 | 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 ».