Phenolic Compounds and Antioxidant Capacity of Sea Cucumber (Cucumaria frondosa) Processing Discards as Affected by High-Pressure Processing (HPP)
Notice bibliographique
Résumé
Sea cucumber processing discards, which include mainly internal organs, represent up to 50% of the sea cucumber biomass, and are a rich source of bioactive compounds, including phenolics. This work aimed to extract free, esterified, and insoluble-bound phenolics from the internal organs of the Atlantic sea cucumber (C. frondosa) using high-pressure processing (HPP) pre-treatment. The sea cucumber internal organs were subjected to HPP (6000 bar for 10 min), followed by the extraction and characterization of phenolics. Samples were evaluated for their total contents of phenolics and flavonoids, as well as several in vitro methods of antioxidant activities, namely, free radical scavenging and metal chelation activities. Moreover, anti-tyrosinase and antiglycation properties, as well as inhibitory activities against LDL cholesterol oxidation and DNA damage, were examined. The results demonstrated that HPP pre-treatment had a significant effect on the extraction of phenolics, antioxidant properties, and other bioactivities. The phenolics in sea cucumber internal organs existed mainly in the free form, followed by the insoluble-bound and esterified fractions. Additionally, UHPLC-QTOF-MS/MS analysis identified and quantified 23 phenolic compounds from HPP-treated samples, mostly phenolic acids and flavonoids. Hence, this investigation provides fundamental information that helps to design the full utilization of the Atlantic sea cucumber species and the production of a multitude of value-added products.
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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) | 0,001 | 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 ».