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Enregistrement W4214899356 · doi:10.1111/jfpp.16502

A non‐conventional approach for obtaining phenolic antioxidants from red guava (<i>Psidium guajava</i>L.) by‐products

2022· article· en· W4214899356 sur OpenAlexaff
Renan Danielski, Simone Mazzutti, Sandra Regina Salvador Ferreira, Luciano Vitali, Jane Mara Block

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Processing and Preservation · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePsidium guajava Extracts and Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPulp (tooth)PsidiumNaringinNutraceuticalAntioxidantEllagic acidFood sciencePhenolsExtraction (chemistry)PolyphenolChromatographyBotanyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recovery of phenolic antioxidants from agro-industrial by-products using non-conventional techniques is a powerful tool to explore the bioactive potential of natural sources. Therefore, it is imperative to analyze the most suitable method to investigate a plant material’s phenolic composition. This study used ultra-turrax (UTE), ultrasonic bath (BUAE), and pressurized liquid (PLE) for soluble phenolic extraction from guava’s pulp and processing waste. UTE at 25°C for 1 h yielded the highest concentration of total phenolics and flavonoids from guava pulp, while PLE for 30 min at 60°C/10 MPa presented the best performance for flavonoids and condensed tannins recovery from guava waste. PLE produced extracts with 39 phenolics and high antioxidant capacity. Besides, scopoletin, resveratrol, and naringin are being reported for the first time in this fruit. These results suggest possible alternatives for the recovery of bioactive compounds, which may be used to develop nutraceuticals and/or functional foods. Practical applications Upon guava processing, 30% of fruit’s total volume is lost in the form of by-products (seeds, peels, and pulp leftovers). Evidence points out that this fraction, along with guava’s pulp, is rich in phenolics with antioxidant properties. An extraction procedure should be conducted to recover these compounds. However, conventional techniques are laborious, time-consuming, and they generally use a large amount of toxic organic solvent. Ultra-turrax—UTE, ultrasonic bath—BUAE, and pressurized liquid—PLE are non-conventional approaches that make possible the reduction of solvents and the recovery of selected phenolics not possible with conventional techniques. These extracts could be further applied to lipid-rich foods as a natural antioxidant system and/or as an ingredient in the development of nutraceuticals and functional foods.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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