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Enregistrement W3200744782

Structural characterization of phenolic compounds in canola meal: impact of high pressure and temperature

2021· dissertation· en· W3200744782 sur OpenAlexaboutno aff
Hewa Madihe Annakkage Ruchira Nandasiri

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaCharacterization (materials science)MealFood scienceChemistryEngineeringMaterials scienceNanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola is the major oilseed crop of Canada. After extraction of the oil, a substantial amount of meal is generated. To date, however, the meal has received little attention from both industry and researchers. Despite its nutrition and functional potential, utilization of canola meal has been limited by its high fiber content and antinutritional components. Nevertheless, it has a rich phenolic profile, that could be a valuable source of nutraceuticals. The presence of large amounts of sinapine and sinapic acid in canola meal and its conversion to canolol has received a lot of attention because of its powerful antioxidant and anticancer properties. What is desired, however, is an effective method for their extraction. The use of pressurized (1,500 psi) high-temperature processing is ideal for the extraction of phenolic compounds from such by-products including the meal. This study investigated the application of accelerated solvent extraction (ASE) as a method for extracting phenolic compounds from canola meal. Different extraction temperatures, solvents, and solvent concentrations were used to establish the optimum extraction conditions for major sinapates and other phenolic compounds. Changes in total phenolics, total flavonoids, and antioxidant capacity were quantified as a measure of extraction efficiency. The ASE method is an efficient method for extracting phenolic compounds from the meal. In addition to ASE, RapidOxy®100, an automated commercial instrument, was adapted as a solvent-free pre-treatment of canola meal prior to the ultrasonic extraction of phenolic compounds. It also proved to be a novel and versatile method for enhancing the extraction of phenolic compounds. Both techniques have the potential for the mainstream production of phenolic-rich extracts as a valuable source of natural bioactive compounds and nutraceuticals from underutilized agricultural by‐products such as canola meal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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