Protective effects of 3,4',5,7‐tetrahydroxyflavone against squalene monohydroperoxide‐induced skin wrinkles and its green extraction using deep eutectic solvents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three flavone derivatives, 3,4′,5,7‐tetrahydroxyflavone (3,4′,5,7‐THF) and their glycosides 3,4′,5,7‐tetrahydroxyflavone‐3‐rhamnoglucoside, and 3,4′,5,7‐tetrahydroxyflavone‐3‐glucoside, were identified by partial enzymatic conversion of Camellia sinensis seed extract (CSSE). 2,2‐Diphenyl‐1‐picrylhydrazyl radical scavenging activity of these compounds and lipid peroxidation inhibition effects of 3.4′,5,7‐THF were tested to evaluate their antioxidant properties. To investigate the effects of 3,4′,5,7‐THF on squalene monohydroperoxide (SQLOOH)‐induced wrinkle formation, the dorsal skin of SKH1 hairless mice was used. Four weeks of treatment with 3,4′,5,7‐THF reduced wrinkle formation, in contrast to that observed in the group treated with SQLOOH only. A green and simple method has been suggested for the extraction of 3,4′,5,7‐THF from CSSE hydrolysate with nine deep eutectic solvents. A mixture of choline chloride and xylose yielded the best extraction result. These findings suggest that 3,4′,5,7‐THF is a natural compound with potential application in preventing SQLOOH associated skin aging.
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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 ».