Optimization of the Extraction of Proanthocyanidins from Grape Seeds Using Ultrasonication-Assisted Aqueous Ethanol and Evaluation of Anti-Steatosis Activity In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Conventional extraction methods of proanthocyanidins (PAC) are based on toxic organic solvents, which can raise concerns about the use of extracts in supplemented food and nutraceuticals. Thus, a PAC extraction method was developed for grape seeds (GS) and grape seed powder using food-grade ethanol by optimizing the extraction conditions to generate the maximum yield of PAC. Extraction parameters, % ethanol, solvent: solid (s:s) ratio, sonication time, and temperature were optimized by the central composite design of the response surface method. The yields of PAC under different extraction conditions were quantified by the methylcellulose precipitable tannin assay. The final optimum conditions were 47% ethanol, 10:1 s:s ratio (v:w), 53 min sonication time, and 60 °C extraction temperature. High-performance liquid chromatography analysis revealed the presence of catechin, procyanidin B2, oligomeric and polymeric PAC in the grape seed-proanthocyanidin extracts (GS-PAC). GS-PAC significantly reduced reactive oxygen species and lipid accumulation in the palmitic-acid-induced mouse hepatocytes (AML12) model of steatosis. About 50% of the PAC of the GS was found to be retained in the by-product of wine fermentation. Therefore, the developed ethanol-based extraction method is suitable to produce PAC-rich functional ingredients from grape by-products to be used in supplemented food and nutraceuticals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».