Optimization of green extraction of high‐value components from <i>Eugenia uniflora</i> leaves: Thermal stability and in‐vitro biological activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep eutectic solvents (DES) were evaluated as a sustainable route to obtain bioactive compounds from Eugenia uniflora L. leaves (EUL). Completely randomized experimental designs determined the process conditions. The DES composed of cholinium chloride as hydrogen bond acceptor (HBA) and lactic acid, glycerol, or 1,2‐propanediol as hydrogen bond donor (HBD) showed the best extraction capacity. The better conditions were 150 min, 65°C, and a solid:liquid ratio of 1:30. The major constituents of the extracts, quantified by high‐performance liquid chromatography (HPLC), were naringin and caffeic acid. Moreover, the DES promoted a preservative effect on the EUL extracts against thermal treatments. All extracts exhibited high antioxidant and antiglycation activities and iron‐chelating potential. Moreover, when lactic acid was the HBD, the extracts showed considerable antibacterial activity. Therefore, it was effectively proposed as an effective and green route to obtain extracts with potential applications in the food, cosmetic, and pharmaceutical industries.
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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 ».