Determination of Major Phenolic Compounds in Echinacea spp. Raw Materials and Finished Products by High-Performance Liquid Chromatography with Ultraviolet Detection: Single-Laboratory Validation Matrix Extension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method previously validated to determine caftaric acid, chlorogenic acid, cynarin, echinacoside, and cichoric acid in echinacea raw materials has been successfully applied to dry extract and liquid tincture products in response to North American consumer needs. Single-laboratory validation was used to assess the repeatability, accuracy, selectivity, LOD, LOQ, analyte stability (ruggedness), and linearity of the method, with emphasis on finished products. Repeatability precision for each phenolic compound was between 1.04 and 5.65% RSD, with HorRat values between 0.30 and 1.39 for raw and dry extract finished products. HorRat values for tinctures were between 0.09 and 1.10. Accuracy of the method was determined through spike recovery studies. Recovery of each compound from raw material negative control (ginseng) was between 90 and 114%, while recovery from the finished product negative control (maltodextrin and magnesium stearate) was between 97 and 103%. A study was conducted to determine if cichoric acid, a major phenolic component of Echinacea purpurea (L.) Moench and E. angustifolia DC, degrades during sample preparation (extraction) and HPLC analysis. No significant degradation was observed over an extended testing period using the validated method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».