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Enregistrement W4281621144 · doi:10.3791/62467

A Generalized Method for Determining Free Soluble Phenolic Acid Composition and Antioxidant Capacity of Cereals and Legumes

2022· article· en· W4281621144 sur OpenAlexaff
Franklin B. Apea-Bah, Pamela Drawbridge, Trust Beta

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerulic acidOxygen radical absorbance capacityCaffeic acidTrolox equivalent antioxidant capacityDPPHChemistryPhenolic acidFood scienceVanillic acidAntioxidantBranTroloxOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenolic acids are a class of organic compounds that bear both a phenolic group, and a carboxylic group. They are found in grains and concentrate in the bran of cereals or seed coat of legumes. They possess antioxidant properties that have generated much research interest in recent years, about their potential antioxidant protective health functions. This work presents a generalized method for the extraction of free soluble phenolic acids from whole grains and analysis of their antioxidant capacity. Five whole grain samples comprising two cereals (wheat and yellow corn) and three legumes (cowpea bean, kidney bean, and soybean), were used. The grains were milled into flour and their free soluble phenolic acids extracted using aqueous methanol. The compounds were then identified using a high-pressure liquid chromatograph (HPLC). The Folin-Ciocalteu method was used to determine their total phenolic content while their antioxidant capacities were determined using the DPPH radical scavenging capacity, Trolox equivalent antioxidant capacity (TEAC) and oxygen radical absorbance capacity (ORAC) assays. The phenolic acids identified included vanillic, caffeic, p-coumaric and ferulic acids. Vanillic acid was identified only in cowpea while caffeic acid was identified only in kidney bean. p-Coumaric acid was identified in yellow corn, cowpea, and soybean, while ferulic acid was identified in all the samples. Ferulic acid was the predominant phenolic acid identified. The total concentration of phenolic acids in the samples decreased in the following order: soybean > cowpea bean > yellow corn = kidney bean > wheat. The total antioxidant capacity (sum of values of DPPH, TEAC and ORAC assays) decreased as follows: soybean > kidney bean > yellow corn = cowpea bean > wheat. This study concluded that HPLC analysis as well as DPPH, TEAC, and ORAC assays provide useful information about the phenolic acid composition and antioxidant properties of whole grains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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