Basic Chemical Composition and Concentration of Selected Bioactive Compounds in Leaves of Black, Red and White Currant
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the basic chemical composition, the content of bioactive compounds and antioxidant activity in currant leaves. The leaves of black, red and white currant shrubs were collected in May, and in the beginning of June, July and August, for two years between 2018 and 2019. The proximate analysis, including dry matter, protein, fat, ash and total carbohydrates, was determined. In addition, the content of the polyphenols and the total antioxidant activity using ABTS, DPPH and FRAP assays were conducted. The highest concentration of protein was detected in the whitecurrant leaves harvested in May in both years, while the highest content of crude fat was found in the blackcurrant leaves harvested in both years, with the exception of the August harvest. Extracts from the blackcurrant leaves collected in June/July 2019 had the highest antioxidant activity that was measured by the ABTS method (about 7000 µmol Trolox/g DM) and confirmed by other methods, while extracts from the whitecurrant leaves produced from the August 2018 collection had the lowest antioxidant activity (1884 µmol Trolox/g DM). Currant leaves are a rich source of bioactive compounds and contain higher amounts of polyphenols as compared with currant fruits. These compounds may play a very important role in the risk reduction and even prevention of the most chronic non-communicable diseases. Therefore, further research is needed to identify currant leaves as a source of bioactives for functional foods and natural health products. The highest antioxidant activity was in the redcurrant leaves from all the harvest times in 2018 as measured by the ABTS and FRAP methods. On the contrary, blackcurrant leaves from all the harvest times in 2019 had the highest antioxidant 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 | 0,001 |
| 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 ».