Application of Supercritical Fluid Extraction (SFE) of Tocopherols and Carotenoids (Hydrophobic Antioxidants) Compared to Non-SFE Methods
Notice bibliographique
Résumé
Natural antioxidants have renewed value for human health and the food industry. Green labeling is becoming an important attribute for consumers and is impacting food processing and formulations. Clean label is another attribute that ranked third after the “free-from” claims and “a good source” of nutrient claims. Clean label attributes also are ranked higher than local, seasonal, and organic. Techniques that are able to preserve the valuable characteristics of natural antioxidants, while eliminating even trace amounts of solvent residues from their extraction and processing, are important. Supercritical fluids (SCF) are an effective green technology that can be adopted for extraction of natural antioxidants. This review is focused on the application of supercritical carbon dioxide (SCCO2) for extracting hydrophobic antioxidant compounds with an emphasis on oilseed crops and carrots. The information provided about extraction parameters helps to guide optimization of the yield of tocopherols and carotenoids. Pressure is the most effective parameter for the extraction yield of tocopherol among the other parameters, such as temperature, time, and CO2 flow rate. For carotenoid extraction, both pressure and temperature have a large impact on extraction yield. Higher yields of antioxidants, greater purity of the extracts, and larger retention of bioactivity are the main advantages of supercritical fluid extraction (SFE) in comparison to other conventional techniques. The benefits of SCF technology may open new opportunities for extracting valuable, natural and effective antioxidant compounds from food processing co-streams for use as bioactive compounds.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».