In vitro inhibition of starch digestive enzymes by ultrasound‐assisted extracted polyphenols from <i>Ascophyllum nodosum</i> seaweeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seaweeds are gaining importance due to their antidiabetic characteristics. This study investigated the inhibitory effects of aqueous Ascophyllum nodosum extracts, obtained by ultrasound‐assisted extraction with different sonication powers (70–90 W/cm 2 ) and subjected to resin purification, against α‐amylase and α‐glucosidase enzymes. Different inhibition methodologies were carried out, preincubating the extract either with the enzyme or the substrate. Chemical characterization, in terms of proximate analysis, antioxidant capacity (2,2‐diphenyl‐1‐picryl‐hydrazyl‐hydrate [DPPH] and FRAP), and polyphenols characteristics (reversed‐phase high‐performance liquid chromatography [RP‐HPLC] and 1 H‐NMR) were carried out to explain inhibitory activities of extracts. Sonication power did not influence the proximal composition nor antiradical activity of extracts, but increasing sonication power increased inhibition capacity (>15%) against both starch digestive enzymes. The extract purification largely improved the inhibition efficiency decreasing the IC 50 of α‐amylase and α‐glucosidase by 3.0 and 6.1 times, respectively. Seaweed extracts showed greater inhibition effect when they were preincubated with the enzyme instead of the substrate. RP‐HPLC together with 1 H‐NMR spectra allowed relating the presence of uronic acids–polyphenols complexes and quinones in the extracts with the different inhibitory capacities of samples. Practical Application The study confirms that ultrasound‐assisted extracts from Ascophyllum nodosum can be used to inhibit digestive enzymes. This opens the alternative to be used in foods for modulating glycemic index.
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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 ».